[論文レビュー] Boosting Quantum Fidelity with an Ordered Diverse Ensemble of Clifford Canary Circuits

Gokul Subramanian Ravi, Jonathan M. Baker+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 8

ひとこと要約

この論文では、Cliffordカナリ回路を用いてデバイスの多様性を活用することで、量子の忠実度を向上させる新規な誤り低減技術であるQuancordeを紹介する。カナリ回路の性能に基づいて多様な量子デバイスの順序を決定し、出力文字列の順位をその順序と相関させることで、ノイズの強い応用出力を再重み付けし、正しい結果を強調する。これにより、ベースライン比で平均8.9倍、最大34倍の忠実度向上を達成した。

ABSTRACT

On today's noisy imperfect quantum devices, execution fidelity tends to collapse dramatically for most applications beyond a handful of qubits. It is therefore imperative to employ novel techniques that can boost quantum fidelity in new ways. This paper aims to boost quantum fidelity with Clifford canary circuits by proposing Quancorde: Quantum Canary Ordered Diverse Ensembles, a fundamentally new approach to identifying the correct outcomes of extremely low-fidelity quantum applications. It is based on the key idea of diversity in quantum devices - variations in noise sources, make each (portion of a) device unique, and therefore, their impact on an application's fidelity, also unique. Quancorde utilizes Clifford canary circuits (which are classically simulable, but also resemble the target application structure and thus suffer similar structural noise impact) to order a diverse ensemble of devices or qubits/mappings approximately along the direction of increasing fidelity of the target application. Quancorde then estimates the correlation of the ensemble-wide probabilities of each output string of the application, with the canary ensemble ordering, and uses this correlation to weight the application's noisy probability distribution. The correct application outcomes are expected to have higher correlation with the canary ensemble order, and thus their probabilities are boosted in this process. Doing so, Quancorde improves the fidelity of evaluated quantum applications by a mean of 8.9x/4.2x (wrt. different baselines) and up to a maximum of 34x.

研究の動機と目的

• 10キュービットを超える近い未来のノイジー中規模量子（NISQ）デバイスにおける極めて低い実行忠実度という重要な課題に取り組むこと。
• 異なる量子プロセッサに固有のノイズプロファイルがもたらす内在的なデバイスの多様性を、誤り低減のリソースとして活用すること。
• 完全な誤り訂正や高忠実度のハードウェアを必要とせずに、低忠実度の量子アプリケーションの正しい出力を同定する手法を開発すること。
• 既存の誤り低減技術とは直交し、デバイスの多様性に比例してスケーラブルに忠実度を向上させる方法を実現すること。

提案手法

• ターゲット回路の非Cliffordゲートを、最も近いCliffordゲートに置き換えることで、Cliffordカナリ回路を構築する。これにより、古典的シミュレーションが可能でありながら、構造的ノイズの類似性を保持する。
• 異なるマシン、キュービットマッピング、またはハードウェア設定を含む、多様な量子デバイスのアンサンブル上でターゲット量子アプリケーションを実行する。
• 同じアンサンブル上でカナリ回路を実行し、正しいカナリ出力の確率に基づいて、デバイスのノイズのある忠実度順序を得る。
• ターゲットアプリケーションからの非無視可能な出力文字列ごとに、その出現確率がデバイス間でどのように順序付けられるかをアンサンブルで評価する。
• 各ターゲット出力のデバイス順序と、カナリ回路の忠実度順序との相関を計算し、最も可能性の高い正しい結果を同定する。
• これらの相関スコアを用いて、元のノイズの強い出力分布を再重み付けし、相関が高い文字列の確率を高めることで忠実度を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 固有のノイズ源によって生じるデバイスの多様性が、誤り訂正なしに、量子アプリケーションの忠実度向上に体系的かつ効果的に活用可能か。
• RQ2 古典的にシミュレート可能なCliffordカナリ回路が、ノイズの強い非Clifford量子アプリケーションの正しい出力を予測するための代理として、どの程度有効に機能するか。
• RQ3 アプリケーション出力順序とカナリ回路順序との相関が、低忠実度領域における忠実度推定をどの程度改善するか。
• RQ4 個々のデバイスの忠実度が極めて低い状況下でも、この手法が顕著な忠実度向上を達成可能か。
• RQ5 アンサンブルのサイズと多様性は、相関に基づく再重み付け戦略の性能にどのように影響を与えるか。

主な発見

• Quancordeは、1つのベースラインでは平均8.9倍、もう1つのベースラインでは4.2倍の忠実度向上を達成し、特定の回路では最大34倍の向上を示した。
• 個々のデバイスの忠実度が極めて低い状況下でも有効であり、ノイジーな量子時代における頑健性を示した。
• アンサンブルのサイズが大きくなるにつれて多様性が向上するため、より大きなデバイスプールとのスケーラビリティが見込まれる。
• ゼロノイズ外挿法やダイナミックデカップリングといった既存の技術とは直交しており、それらと組み合わせることでさらなる向上が可能である。
• 出力文字列の順序とカナリ順序との相関は、ノイズの強い分布においても、その生の確率が無視できるほど小さくても、正しい結果を信頼性高く同定できる。
• デバイスの品質が向上してもこの手法は有効であり、小さなアンサンブルでもより深く広い回路を向上させることができる。