[논문 리뷰] Algorithmic cooling for resolving state preparation and measurement errors in quantum computing

Raymond Laflamme, Junan Lin외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 03. 15.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 27인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 측정 기반 알고리즘 냉각(MBAC)이라는 새로운 프로토콜을 소개한다. 이 프로토콜은 개별 큐비트에 대한 사영 측정을 활용하여 양자 프로세서에서 상태 준비 및 측정(SPAM) 오차를 별도로 특성화하고 감소시킨다. 열악한 측정을 자원으로 활용함으로써 MBAC는 제한된 오버헤드로 상당한 상태 준비 오차 감소를 달성하며, 이는 근접한 양자 계산 시스템에서의 벤치마킹 향상과 성능 향상에 기여한다.

ABSTRACT

State preparation and measurement errors are commonly regarded as indistinguishable. The problem of distinguishing state preparation (SPAM) errors from measurement errors is important to the field of characterizing quantum processors. In this work, we propose a method to separately characterize SPAM errors using a novel type of algorithmic cooling protocol called measurement-based algorithmic cooling (MBAC). MBAC assumes the ability to perform (potentially imperfect) projective measurements on individual qubits, which is available on many modern quantum processors. We demonstrate that MBAC can significantly reduce state preparation error under realistic assumptions, with a small overhead that can be upper bounded by measurable quantities. Thus, MBAC can be a valuable tool not only for benchmarking near-term quantum processors, but also for improving the performance of quantum processors in an algorithmic manner.

연구 동기 및 목표

• 양자 프로세서 특성화에서 상태 준비 오차와 측정 오차를 구분하는 데 오랫동안 지속된 과제를 해결하기 위해.
• 현실적인 하드웨어 제약 조건 하에서 SPAM 오차를 별도로 특성화할 수 있는 실용적인 프로토콜을 개발하기 위해.
• 신규 측정 기반 냉각 접근법을 사용하여 근접한 양자 프로세서에서 상태 준비 오차를 감소시키기 위해.
• 최소한의 추가 자원 오버헤드로 양자 프로세서의 정밀도를 향상시키는 확장 가능한 알고리즘적 방법을 제공하기 위해.

제안 방법

• 보조 큐비트에 대한 (가능성이 떨어지는) 사영 측정을 냉각 자원으로 사용하는 측정 기반 알고리즘 냉각(MBAC)을 제안한다.
• 이deal 측정 가정 하에서 작동하는 k-큐비트 MBAC 프로토콜을 설계하여 대상 큐비트의 타겟 냉각을 가능하게 한다.
• 보조 큐비트에 유한한 측정 오차가 존재할 경우 MBAC 성능에 대한 하한을 유도하여 현실 조건에서의 강건성을 확보한다.
• 측정 결과와 오차 상관관계를 분석함으로써 SPAM 오차를 별도로 특성화하는 절차를 도입한다.
• 확률적 프레임워크를 사용하여 목표 큐비트를 원하는 요인만큼 냉각하기 위해 필요한 시도 횟수를 결정한다.
• 측정 가능한 시스템 파라미터를 사용하여 MBAC의 오버헤드를 극한으로 제한함으로써 실현 가능성 보장.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 개별 큐비트에 대한 사영 측정을 사용하여 양자 프로세서에서 상태 준비 오차와 측정 오차를 구분할 수 있는가?
• RQ2 알고리즘 냉각은 열악한 측정 조건에서도 상태 준비 오차를 감소시킬 수 있도록 어떻게 적응시킬 수 있는가?
• RQ3 실제 양자 하드웨어에서 상당한 오차 감소를 달성하기 위해 MBAC가 요구하는 최소 오버헤드는 얼마인가?
• RQ4 확률적 측정 결과를 고려할 때, 목표 큐비트를 원하는 요인만큼 냉각하기 위해 필요한 측정 라운드 수는 몇 개인가?
• RQ5 MBAC는 오차 감소 외에도 근접한 양자 장치에서 SPAM 오차를 벤치마킹하는 데 사용될 수 있는가?

주요 결과

• MBAC는 현실적인 가정 하에서 상태 준비 오차를 상당히 감소시키며, 성능은 측정 가능한 시스템 파라미터로 제한된다.
• 프로토콜은 측정 결과를 이용해 대상 큐비트에 더 순수한 상태를 확률적으로 준비함으로써 냉각 효과를 달성한다.
• MBAC의 오버헤드는 측정 가능한 양으로 상한이 제한되어 있어 기존 양자 프로세서에서 실현 가능하다.
• 유한한 측정 오차 조건 하에서 MBAC 성능에 대한 하한이 도출되어 실세계 응용에서의 신뢰성을 보장한다.
• 목표 큐비트를 요인 r만큼 냉각하기 위해 필요한 시도 수는 r에 대해 다항식적으로 증가하며, 이는 Nupper(r) = r^(log(A)/log(B))의 경계로 입증된다.
• MBAC는 SPAM 오차를 별도로 특성화할 수 있어, 양자 프로세서의 벤치마킹 및 오차 보정을 위한 새로운 도구를 제공한다.