[论文解读] Quantum Simulation on Noisy Superconducting Quantum Computers

Kaelyn J. Ferris, A. J. Rasmusson+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用 6

一句话总结

本文为噪声超导量子计算机上的量子模拟提供了一门研究生水平的入门介绍，展示了使用Suzuki-Trotter分解和误差缓解技术对无序紧束缚模型进行时间演化模拟。该研究提供了一个完整的开源工作流程——从通过Jordan-Wigner变换编码哈密顿量，到态制备、演化、测量及噪声降低——通过零噪声外推和测量误差缓解等技术，在IBM的7量子比特ibm_lagos设备上实现了更高的保真度。

ABSTRACT

Quantum simulation is a potentially powerful application of quantum computing, holding the promise to be able to emulate interesting quantum systems beyond the reach of classical computing methods. Despite such promising applications, and the increase in active research, there is little introductory literature or demonstrations of the topic at a graduate or undergraduate student level. This artificially raises the barrier to entry into the field which already has a limited workforce, both in academia and industry. Here we present an introduction to simulating quantum systems, starting with a chosen Hamiltonian, overviewing state preparation and evolution, and discussing measurement methods. We provide an example simulation by measuring the state dynamics of a tight-binding model with disorder by time evolution using the Suzuki-Trotter decomposition. Furthermore, error mitigation and noise reduction are essential to executing quantum algorithms on currently available noisy quantum computers. We discuss and demonstrate various error mitigation and circuit optimization techniques that significantly improve performance. All source code is freely available, and we encourage the reader to build upon it.

研究动机与目标

• 通过提供全面且易于理解的教程，降低研究生及高年级本科生进入量子模拟领域的门槛。
• 解决当前在近期含噪声中等规模量子（NISQ）设备上进行量子模拟时缺乏标准化、教学性资源的问题。
• 在真实噪声硬件上展示从哈密顿量编码到可观测量测量的完整量子模拟流程。
• 展示最先进的误差缓解技术，显著提升当前量子处理器上的模拟保真度。
• 为研究社区提供免费、可直接使用的Qiskit代码，以支持可复现性和可扩展性。

提出的方法

• 使用Jordan-Wigner变换将费米子紧束缚哈密顿量编码为量子比特算符。
• 通过类似UCC的变分态制备方法或在Fock基中采用单激发态制备方式，准备多体初态。
• 利用Suzuki-Trotter分解实现时间演化，将哈密顿量的指数分解为一系列原生量子门序列。
• 通过辅助量子比特和受控-Z门测量如位点占据数和时间关联函数等可观测量。
• 应用先进的误差缓解技术，包括零噪声外推、测量误差缓解和概率误差补偿。
• 通过量子比特拓扑映射和门编译优化电路深度与量子比特连通性，以减少噪声影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在超导量子处理器上高效编码并模拟具有单个缺陷的无序一维紧束缚模型？
• RQ2 Suzuki-Trotter分解在模拟具有无序性的多体系统非平衡动力学方面表现如何？
• RQ3 零噪声外推和测量误差缓解等误差缓解技术在多大程度上能提升噪声NISQ设备上可观测量测量的保真度？
• RQ4 如何利用辅助量子比特电路测量复杂可观测量，如时间关联函数和非局域算符的期望值？
• RQ5 电路优化与门编译在最小化量子模拟工作流中噪声引起的误差方面发挥何种作用？

主要发现

• 使用Qiskit在IBM的7量子比特ibm_lagos处理器上成功执行了具有单缺陷的无序紧束缚链的模拟。
• 零噪声外推将位点占据数时间演化中的误差降低了最多达2.5倍，相比未缓解的结果。
• 测量误差缓解显著降低了读出误差，提高了局域可观测量期望值估计的准确性。
• 辅助量子比特电路实现了高保真度的时间关联函数测量，展示了动态关联提取的可扩展方法。
• 电路优化、误差缓解与自适应参数调优相结合，使得在无序链中可靠观测局域化效应成为可能。
• 开源的Jupyter笔记本实现支持直接复现，并可扩展至更复杂的系统，包括高维模型和更大的希尔伯特空间。