[論文レビュー] The Error Reconstruction and Compiled Calibration of Quantum Computing Cycles

Arnaud Carignan-Dugas, Dar Dahlen+7 more|arXiv (Cornell University)|Mar 30, 2023

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、量子計算サイクルにおける誤りを特徴付けおよび抑制するスケーラブルなプロトコルとして、サイクル誤り再構築（CER）と確率的キャリブレーション（SC）を導入する。CERは、ランダム化コンパイルとサイクルベンチマークを用いて、有効サイクルにおけるマージナル誤り確率の乗法的精度推定を可能にする。一方、SCはコンパイルに基づく位相補正を用い、誤りを低減する—IBM-Q 5キュービットデバイスでは、回路性能を最大5倍向上させた。

ABSTRACT

Quantum computers are inhibited by physical errors that occur during computation. For this reason, the development of increasingly sophisticated error characterization and error suppression techniques is central to the progress of quantum computing. Error distributions are considerably influenced by the precise gate scheduling across the entire quantum processing unit. To account for this holistic feature, we may ascribe each error profile to a (clock) cycle, which is a scheduled list of instructions over an arbitrarily large fraction of the chip. A celebrated technique known as randomized compiling introduces some randomness within cycles' instructions, which yields effective cycles with simpler, stochastic error profiles. In the present work, we leverage the structure of cycle benchmarking (CB) circuits as well as known Pauli channel estimation techniques to derive a method, which we refer to as cycle error reconstruction (CER), to estimate with multiplicative precision the marginal error distribution associated with any effective cycle of interest. The CER protocol is designed to scale for an arbitrarily large number of qubits. Furthermore, we develop a fast compilation-based calibration method, referred to as stochastic calibration (SC), to identify and suppress local coherent error sources occurring in any effective cycle of interest. We performed both protocols on IBM-Q 5-qubit devices. Via our calibration scheme, we obtained up to a 5-fold improvement of the circuit performance.

研究の動機と目的

• ゲートスケジューリングとハードウェア固有のノイズを考慮した、量子計算サイクルにおける誤りプロファイル推定のスケーラブルな手法の開発。
• 特にクロストーク誘発のZ回転を引き起こす共鳴的でゲート依存の誤りを解決する挑戦への対処。
• 完全な誤りモデル再構築を必要とせず、効率的なコンパイルベースのキャリブレーションによる回路忠実度向上の実現。
• 大規模な量子系にスケーリング可能な実用的でハードウェアに依存しない誤り軽減フレームワークの提供。
• 近位の量子デバイスにおける誤り診断と抑制を統合したワークフローの統合。

提案手法

• CERは、ランダム化コンパイルを用いて、誤りプロファイルがおおよそ確率的となる有効なドレッシングサイクルにサイクルを変換し、誤り推定を簡素化する。
• サイクルベンチマーク（CB）回路を用いて、パウリチャネル推定により誤り率を抽出し、乗法的精度のマージナル誤り確率推定を可能にする。
• 個々のゲートではなくサイクルレベルの誤り分布に焦点を当てることで、任意に大きなキュービット数にスケーリング可能である。
• 確率的キャリブレーション（SC）は、パrameterizedコンパイル方式を用い、2次目的関数をサイクルベンチマークデータから導出された補正として仮想Z回転を適用する。
• スレーブキュービット上の調整可能な位相パラメータを最適化することで、特にクロストークによって誘発される共鳴的誤りを低減する。
• 誤差データを2次曲線に重み付き最小二乗フィッティングすることで、高精度な最適キャリブレーション角度を同定する。

Figure 1: CB-structured circuits consist of repeated dressed cycles wrapped between state preparation and measurement circuits. The randomization of the easy cycles tailors the dressed cycle into an effective dressed cycle with a stochastic error profile. In this work, we introduce two CB-structured

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 サイクルベンチマークとランダム化コンパイルのみを用いて、量子計算サイクルの誤りプロファイルを乗法的精度で推定できるか？
• RQ2 共鳴的誤り、特にクロストーク誘発のZ回転は、どのように効率的に多キュービットサイクルで低減できるか？
• RQ3 コンパイルされた位相補正は、実世界の量子ハードウェアにおける回路忠実度をどの程度向上できるか？
• RQ4 誤り再構築とキャリブレーションプロトコルは、過大なオーバーヘッドを伴わず大規模な多キュービット系にスケーリング可能か？
• RQ5 ゲート依存性ノイズの下で、有効サイクルの誤り特性は個々のゲートのそれとどのように異なるか？

主な発見

• CERは、IBM-Q 5キュービットデバイスにおけるさまざまなサイクルについて、乗法的精度でマージナル誤り確率を推定し、詳細な誤りプロファイリングを可能にした。
• 確率的キャリブレーションは、ibmq_burlingtonチップで誤り確率を最大5倍まで低減し、回路性能を顕著に向上させた。
• キャリブレーションパラメータは、キュービット {0, 2, 4} に対して θ* = (-4.8(2)°, -15.1(4)°, -20.8(1)°) であると判明し、クロストーク誘発のZ回転の効果的抑制が示された。
• プロトコルはスケーラビリティと頑健性を示し、複数のサイクルおよびキュービット構成で誤り低減が確認された。
• サイクル誤り再構築は、ランダム化コンパイル下でも、有効サイクルが主に確率的誤り行動を示すことを明らかにした。
• CERとSCをTrue-Qソフトウェアスタックに統合することで、量子ハードウェアの検証と最適化に実用的な展開が可能になった。

Figure 3: Circuit representations expressed in terms of cycles. Notice that the time flows from the right to the left to accommodate the matrix notation below each cycle. a) An application circuit can always be expressed as an alternating sequence of easy and hard cycles or, equivalently, as a seque