[論文レビュー] Effects of Dynamical Decoupling and Pulse-level Optimizations on IBM Quantum Computers

Siyuan Niu, Aida Todri‐Sanial|arXiv (Cornell University)|Apr 4, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、IBM量子プロセッサ上でダイナミカルデカップリング（DD）およびパルスレベル最適化を評価し、DDのみでは特定のアルゴリズムにのみ利益をもたらすが、DDとパルス効率的ゲート合成を組み合わせることで、Max-Cut問題に対するQAOAにおいて一貫して回路のfidelyを向上させることを示している。本研究は、NISQデバイスにおける高精度な量子回路設計のための実証的ガイドラインを提供する。

ABSTRACT

Currently available quantum computers are prone to errors. Circuit optimization and error mitigation methods are needed to design quantum circuits to achieve better fidelity when executed on NISQ hardware. Dynamical decoupling (DD) is generally used to suppress the decoherence error and different DD strategies have been proposed. Moreover, the circuit fidelity can be improved by pulse-level optimization, such as creating hardware-native pulse-efficient gates. This paper implements all the popular DD sequences and evaluates their performances on IBM quantum chips with different characteristics for various well-known quantum applications. Also, we investigate combining DD with pulse-level optimization method and apply them to QAOA to solve Max-Cut problem. Based on the experimental results, we found that DD can be a benefit for only certain types of quantum algorithms, while the combination of DD and pulse-level optimization methods always has a positive impact. Finally, we provide several guidelines for users to learn how to use these noise mitigation methods to build circuits for quantum applications with high fidelity on IBM quantum computers.

研究の動機と目的

• 異なるダイナミカルデカップリング（DD）シーケンスが、特性の異なる多数のIBM量子プロセッサ上で量子回路のfidelyに与える影響を評価すること。
• DDとパルスレベル最適化を組み合わせることで、個別の手法を上回る回路性能が得られるかどうかを調査すること。
• DDとパルス効率的ゲートを活用してNISQ時代の量子計算において精度を向上させる、実用的でアプリケーション指向のガイドラインを提供すること。
• IBMの超伝導ハードウェアにおけるロバストKDDシーケンスの有効性を検討すること。本研究では、この文脈での新しい応用として位置づけられる。
• QAOA、QFT、およびグラフ状態準備を含む代表的な量子アルゴリズムにおけるDDおよび最適化のパフォーマンスを評価すること。

提案手法

• IBM量子チップ上に、ハーンエコー、CPMG、XY4、XY8、XY16、UDD_X、UDD_Y、およびロバストKDDを含む複数のDDシーケンスを実装。
• 追加のキャリブレーションオーバーヘッドなしに、ハードウェアネイティブゲートを生成するパルス効率的ゲート合成技術の適用。
• Max-Cut問題に対する量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）回路に、DDとパルス効率的最適化を統合。
• 相対プロセスタノグラフィーFidelity（PST）、相対ジェンセン＝シャノンダイバージェンス（JSD）、および相対近似比といったメトリクスを用いたベンチマーク。
• qubit数と量子ボリュームが異なる4台のIBM量子プロセッサ（ibmq_jakarta、ibmq_guadalupe、ibmq_toronto、ibmq_montreal）を用いた実験的評価。
• 低レベルのパルス制御および回路カスタマイズを可能にするQiskit Pulseの使用により、最適化されたゲートおよびDDシーケンスの正確な実装を実現。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なるDDシーケンスが、特性の異なる多数のIBM量子プロセッサ上で量子回路のfidelyにどのように影響を与えるか？
• RQ2 DDの有効性は、QAOA、QFT、またはグラフ状態準備といった異なる量子アルゴリズムの実行状況によって変化するか？
• RQ3 DDとパルスレベル最適化を組み合わせることで、異なる量子アルゴリズムおよびハードウェアプラットフォーム全体で一貫した回路fidelyの向上が達成できるか？
• RQ4 ロバストKDDシーケンスはIBMの超伝導量子プロセッサ上でどの程度のパフォーマンスを示すか？また、標準的なDDシーケンス（例：XY4、CPMG）と比較してどうなるか？
• RQ5 Max-Cut問題におけるQAOAにおいて、DDとパルス最適化のどの組み合わせが近似比の向上に最も寄与するか？

主な発見

• DDのみでは、特定の種類の量子アルゴリズムにのみ回路のfidelyが向上し、異なるIBM量子チップ間で性能の差が顕著に現れる。
• DDとパルス効率的最適化の組み合わせは、Max-Cut問題に対するQAOA回路において一貫して相対近似比を向上させ、ibmq_guadalupeでは最大0.20、ibmq_montrealでは最大0.15の向上を達成した。
• ロバストKDDシーケンスはIBMデバイス上で顕著な性能を示し、特にibmq_montrealではXY4やCPMGといった標準シーケンスを上回る結果を示した場合がある。
• パルス効率的最適化（pe）単体でも、ibmq_guadalupeでは最大0.15の近似比向上を達成しており、独立して用いる場合の強力な影響を示している。
• 相対PSTおよびJSDメトリクスにより、DD + peの組み合わせ手法が、すべてのテストデバイスおよびベンチマークで最高のfidelyを達成したことが確認された。
• 本研究では、qubit接続性、ゲート遅延、デ coherent レートといったハードウェア固有の特性が、DDおよび最適化技術の有効性に顕著に影響を与えることが明らかになった。