[논문 리뷰] Boosting Quantum Fidelity with an Ordered Diverse Ensemble of Clifford Canary Circuits

Gokul Subramanian Ravi, Jonathan M. Baker외 4명|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 27.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 클리포드 캐니언 회로를 통해 장치 다양성을 활용하여 양자 허점도를 향상시키는 새로운 오차 보정 기법인 Quancorde를 소개한다. 캐니언 회로 성능에 기반해 다양한 양자 장치의 순서를 정하고, 출력 문자열 순위를 이 순서와 상관관계를 통해 연계함으로써 Quancorde는 노이즈가 있는 애플리케이션 출력을 재가중하여 정확한 결과를 강조하여 평균 8.9배 향상되고, 최대 34배까지 향상시키며, 기존 기법 대비 성능 향상을 달성한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 10 큐비트를 초과하는 근접된 노이즈가 있는 중규모 양자(NISQ) 장치에서 매우 낮은 실행 허점도 문제를 해결하기 위해.
• 다른 양자 프로세서에 존재하는 고유한 노이즈 프로파일로 인해 발생하는 본질적 장치 다양성을 오차 보정의 자원으로 활용하기 위해.
• 완전한 오차 수정 또는 고신뢰도 하드웨어 없이도 저신뢰도 양자 애플리케이션의 정확한 출력을 식별하는 방법을 개발하기 위해.
• 기존 오차 보정 기법들과 수직적이고, 장치 다양성과 함께 확장 가능한 방식으로 애플리케이션의 허점도를 향상시키기 위해.

제안 방법

• 목표 회로의 비클리포드 게이트를 가장 가까운 클리포드 게이트로 대체하여 클리포드 캐니언 회로를 구성함으로써, 고전적 시뮬레이션 가능성을 유지하면서도 구조적 노이즈 유사성을 보존한다.
• 다양한 양자 장치의 앙상블(예: 다른 기계, 큐비트 매핑, 하드웨어 구성 등)에 대상 양자 애플리케이션을 실행한다.
• 동일한 앙상블에서 캐니언 회로를 실행하여 정확한 캐니언 출력의 확률에 기반해 장치의 노이즈 있는 허점도 순서를 확보한다.
• 대상 애플리케이션의 비무시적 출력 문자열 각각에 대해, 장치 간의 발생 확률 순서를 앙상블 기반으로 계산한다.
• 각 대상 출력의 장치 순서와 캐니언 회로의 허점도 순서 사이의 상관관계를 계산하여 가장 가능성 있는 정확한 결과를 식별한다.
• 이 상관관계 점수를 사용해 원래의 노이즈 있는 출력 분포를 재가중하여, 높은 상관관계를 가진 문자열의 확률을 높여 허점도를 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고유한 노이즈 원인으로 인해 발생하는 장치 다양성이 오차 수정 없이도 양자 애플리케이션의 허점도 향상에 체계적으로 활용될 수 있는가?
• RQ2 고전적으로 시뮬레이션 가능한 클리포드 캐니언 회로가 노이즈가 많은 비클리포드 양자 애플리케이션의 정확한 결과를 예측하는 데 얼마나 효과적인 지표가 될 수 있는가?
• RQ3 애플리케이션 출력 순서와 캐니언 회로 순서 간의 상관관계가 저신뢰도 환경에서 허점도 추정을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 개별 장치의 허점도가 매우 낮을 때에도 이 방법이 상당한 허점도 향상을 달성할 수 있는가?
• RQ5 앙상블 크기와 다양성은 상관관계 기반 재가중 전략의 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• Quancorde는 한 기준 대비 평균 8.9배, 다른 기준 대비 4.2배의 허점도 향상을 달성했으며, 특정 회로에서는 최대 34배까지 향상되었다.
• 이 방법은 개별 장치의 허점도가 매우 낮을 때에도 효과적이며, 노이즈가 많은 양자 시대에 강건함을 입증했다.
• 장치 풀의 다양성이 증가함에 따라 허점도 향상이 증가함을 통해, 더 큰 장치 풀에서의 확장 가능성을 보였다.
• 기존 기법들인 제로노이즈 외삽 및 동적 디커플링과 수직적이며, 이를 조합함으로써 추가적인 성능 향상을 이룰 수 있다.
• 원래의 확률이 노이즈 분포에서 무시할 만큼 낮더라도, 출력 문자열 순서와 캐니언 순서 간의 상관관계가 정확한 결과를 신뢰성 있게 식별한다.
• 장치 품질 향상에 따라 이 방법은 여전히 효과적이며, 작은 앙상블로도 더 깊고 넓은 회로를 향상시킬 수 있다.