1Fundo Unitário
2Michigan State University, East Lansing, MI
3AWS Center for Quantum Computing, Pasadena, CA 91125, EUA
4Universidade de Ciências Aplicadas de Hamburgo, Hamburgo, Alemanha
5Divisão Teórica, Laboratório Nacional de Los Alamos, Los Alamos, NM 87545, EUA
6Instituto de Computação Quântica, Universidade de Waterloo, Waterloo, ON, N2L 3G1, Canadá
7Instituto de Física Teórica, UAM/CSIC, Universidad Autónoma de Madrid, Madrid, Espanha
8Universidade de Stanford, Palo Alto, CA
9Pesquisador Independente
10Universidade do sul de Illinois, Carbondale, IL
11Institut quantique, Université de Sherbrooke, Sherbrooke, QC, J1K 2R1, Canadá
12Goldman, Sachs & Co, Nova York, NY
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Sumário
Apresentamos o Mitiq, um pacote Python para mitigação de erros em computadores quânticos barulhentos. As técnicas de mitigação de erros podem reduzir o impacto do ruído em computadores quânticos de curto prazo com sobrecarga mínima em recursos quânticos, contando com uma mistura de amostragem quântica e técnicas clássicas de pós-processamento. O Mitiq é um kit de ferramentas extensível de diferentes métodos de mitigação de erros, incluindo extrapolação de ruído zero, cancelamento de erro probabilístico e regressão de dados de Clifford. A biblioteca foi projetada para ser compatível com back-ends genéricos e interfaces com diferentes estruturas de software quântico. Descrevemos o Mitiq usando trechos de código para demonstrar o uso e discutir recursos e diretrizes de contribuição. Apresentamos vários exemplos demonstrando a mitigação de erros em processadores quânticos supercondutores IBM e Rigetti, bem como em simuladores ruidosos.
Imagem em destaque: logotipo do projeto Mitiq
[Conteúdo incorporado]
Resumo popular
Os computadores quânticos atuais são barulhentos devido a interações com o ambiente, aplicações de portas imperfeitas, preparação de estado e erros de medição, etc. A mitigação de erros busca reduzir esses efeitos com sobrecarga mínima em recursos quânticos, contando com uma mistura de amostragem quântica e pós-processamento clássico técnicas.
► dados BibTeX
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[26] Kevin Schultz, Ryan LaRose, Andrea Mari, Gregory Quiroz, Nathan Shammah, B. David Clader e William J. Zeng, “Reducing the impact of time-correlated noise on zero-noise extrapolation”, arXiv: 2201.11792.
[27] John Rogers, Gargee Bhattacharyya, Marius S. Frank, Tao Jiang, Ove Christiansen, Yong-Xin Yao e Nicola Lanatà, “Mitigação de erros em eigensolvers quânticos variacionais usando aprendizado de máquina probabilístico”, arXiv: 2111.08814.
[28] Yi Fan, Jie Liu, Zhenyu Li e Jinlong Yang, “Um algoritmo quântico para calcular a estrutura de bandas no nível de EOM da teoria”, arXiv: 2109.01318.
[29] Cheng-Lin Hong, Ting Tsai, Jyh-Pin Chou, Peng-Jen Chen, Pei-Kai Tsai, Yu-Cheng Chen, En-Jui Kuo, David Srolovitz, Alice Hu, Yuan-Chung Cheng e Hsi- Sheng Goan, “Cálculos Quânticos Precisos e Eficientes de Propriedades Moleculares Usando Orbitais Moleculares Daubechies Wavelet: Um Estudo de Referência contra Dados Experimentais”, PRX Quantum 3 2, 020360 (2022).
As citações acima são de SAO / NASA ADS (última atualização com êxito 2022-08-12 00:20:22). A lista pode estar incompleta, pois nem todos os editores fornecem dados de citação adequados e completos.
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