[論文レビュー] Randomized compiling for scalable quantum computing on a noisy superconducting quantum processor

Akel Hashim, Ravi Naik+12 more|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2020

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 46被引用数 133

ひとこと要約

この論文は、ランダム化コンパイル（RC）が超伝導量子プロセッサにおけるコherent誤りを効果的に抑制できることを示しており、それらを確率的パウリノイズに変換することで、サイクルベンチマークによる量子アルゴリズム性能の信頼性の高い予測が可能になる。実験結果では、4キュービットの量子フーリエ変換とランダム回路において、fidelityが最大5倍向上する顕著な性能向上が得られ、サイクルベンチマークによる測定誤り率がRC後のアルゴリズム的結果を正確に予測している。

ABSTRACT

The successful implementation of algorithms on quantum processors relies on the accurate control of quantum bits (qubits) to perform logic gate operations. In this era of noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computing, systematic miscalibrations, drift, and crosstalk in the control of qubits can lead to a coherent form of error which has no classical analog. Coherent errors severely limit the performance of quantum algorithms in an unpredictable manner, and mitigating their impact is necessary for realizing reliable quantum computations. Moreover, the average error rates measured by randomized benchmarking and related protocols are not sensitive to the full impact of coherent errors, and therefore do not reliably predict the global performance of quantum algorithms, leaving us unprepared to validate the accuracy of future large-scale quantum computations. Randomized compiling is a protocol designed to overcome these performance limitations by converting coherent errors into stochastic noise, dramatically reducing unpredictable errors in quantum algorithms and enabling accurate predictions of algorithmic performance from error rates measured via cycle benchmarking. In this work, we demonstrate significant performance gains under randomized compiling for the four-qubit quantum Fourier transform algorithm and for random circuits of variable depth on a superconducting quantum processor. Additionally, we accurately predict algorithm performance using experimentally-measured error rates. Our results demonstrate that randomized compiling can be utilized to leverage and predict the capabilities of modern-day noisy quantum processors, paving the way forward for scalable quantum computing.

研究の動機と目的

• 制御のキャリブレーション不備やクロストークから生じるコherent誤りによるNISQ時代の量子プロセッサにおける性能低下の予測不能性という課題に対処すること。
• 誤りモデルの事前知識が不要な、スケーラブルでハードウェアに依存しない方法を構築し、コherent誤りを確率的ノイズに変換すること。
• RC後にサイクルベンチマークによる誤り率がアルゴリズム性能を信頼性高く予測できることを検証すること。これにより、従来のランダム化ベンチマークの限界を克服する。

提案手法

• RCは、パウリ群に属するランダムな単一キュービットのtwirlingゲートを回路に挿入することで、論理的に同等のランダム化された回路を生成し、全体のユニタリ操作を保持しつつ深さを増さない。
• 各ランダム化回路をn/N回測定し、それらの結果を統合することで、元の回路をn回測定した場合と等価な統計的分布が得られる。
• このプロトコルは、パウリtwirlingを活用してコherent誤りを確率的パウリチャネルに平均化し、誤りプロセスの非対角項を抑制する。
• この方法は、任意のユニバーサルゲートセット（Clifford+Tベースを含む）で動作するため、ユニバーサル量子計算と互換性がある。
• RCは超伝導プロセッサ上でイン・サイドに実装されており、実行前段階での古典的前処理により、N個のランダム化を効率的に生成している。
• 性能は、実験的出力分布と理想分布との間の全変動距離（TVD）を用いて評価され、予測に使用される誤り率はサイクルベンチマークから抽出されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ランダム化コンパイルは、実際の超伝導量子プロセッサにおいてコherent誤りを効果的に抑制できるか。その結果、アルゴリズムの性能がより予測可能かつ向上するか。
• RQ2 サイクルベンチマークによる誤り率は、ランダム化コンパイルを適用した後の量子アルゴリズムの実際の性能をどの程度正確に予測できるか。
• RQ3 コherent誤りが総誤り予算のうちどの程度の割合を占めているかに応じて、RCによる性能向上はどのようにスケーリングするか。
• RQ4 全体の誤り率が低下する際、特に近似的にコherence制限に近い系においても、RCの有効性は維持されるか。
• RQ5 回路の深さを増加させず、かつ下位の誤りモデルに関する詳細な知識がなくても、RCは実際の応用において効率的に適用可能か。

主な発見

• 4キュービットの量子フーリエ変換回路において、ランダム化コンパイルにより実験的出力分布と理想分布との間の全変動距離（TVD）が最大5倍まで低減された。
• 単一キュービットのランダム回路では、全テスト深さにおいて平均してTVDの改善要因が2.5〜3.5に達し、コherent誤りが総誤り率に占める寄与が大きい場合に性能向上が顕著に現れた。
• 本研究では、サイクルベンチマークによる誤り率がRC下でのアルゴリズム的性能を正確に予測できることを実証し、予測ツールとしての有効性を裏付けた。
• 複数キュービットの並列回路ではクロストークがコherent誤りの寄与を増加させたが、RCは依然として一貫したTVD低減を示し、クロストークに対して高いロバストネスを示した。
• シミュレーションでは、総誤り率が低下するほどRCの性能が向上することが示され、低誤り領域においてもRCが有意義なfidelity向上をもたらすことが明らかになった。
• 結果として、コherent誤りが残存するあらゆるテスト対象システムにおいて、ランダム化コンパイルが測定可能な性能向上を提供することが確認された。これは絶対誤りレベルにかかわらず成立する。