[论文解读] Error mitigation increases the effective quantum volume of quantum computers

Ryan LaRose, Andrea Mari+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 10, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用 8

一句话总结

该论文表明，通过零噪声外推（ZNE）进行误差缓解可提升含噪中等规模含噪声（NISQ）量子计算机的有效量子体积，且无需额外硬件或采样。通过将理查森外推应用于噪声缩放的量子电路，作者估计了无噪声的强测量输出概率，实现了更高的有效量子体积——在Belem上从3提升至5，在Lima上从3提升至4，在Quito上从4提升至5，同时保持总采样次数不变。

ABSTRACT

Quantum volume is a single-number metric which, loosely speaking, reports the number of usable qubits on a quantum computer. While improvements to the underlying hardware are a direct means of increasing quantum volume, the metric is "full-stack" and has also been increased by improvements to software, notably compilers. We extend this latter direction by demonstrating that error mitigation, a type of indirect compilation, increases the effective quantum volume of several quantum computers. Importantly, this increase occurs while taking the same number of overall samples. We encourage the adoption of quantum volume as a benchmark for assessing the performance of error mitigation techniques.

研究动机与目标

• 研究误差缓解是否能够提升近期量子计算机的有效量子体积。
• 评估软件级技术（如ZNE）是否可在不升级硬件或增加采样次数的情况下提升量子体积。
• 确立量子体积作为评估误差缓解技术性能的基准。
• 证明通过误差缓解估计期望值，可实现高于直接比特串采样的有效量子体积。

提出的方法

• 作者使用零噪声外推（ZNE）结合理查森外推，估计量子体积电路中强测量投影算符的无噪声期望值。
• 通过局部折叠CNOT门对噪声进行缩放，生成噪声因子λ ∈ {1, 3, 5, 7, 9}的电路。
• 每个电路在每个噪声水平下使用n_s / 5次采样，确保缓解与未缓解实验的总采样数保持一致。
• 通过外推系数η_i = ∏_{j≠i} (λ_j / (λ_j - λ_i))，将噪声结果线性组合以计算零噪声估计值。
• 对每个量子比特配置估计强测量输出概率ĥ_d，并通过满足ĥ_d > 2/3 + 2σ的最大m值确定有效量子体积。
• 采用自 resampling 500次的方法计算标准误与置信区间。

实验结果

研究问题

• RQ1 像ZNE这样的误差缓解技术能否提升量子计算机的有效量子体积？
• RQ2 零噪声外推是否可在不增加总采样数的情况下提升估计的强测量输出概率？
• RQ3 有效量子体积是否适合作为评估误差缓解性能的基准？
• RQ4 通用误差缓解是否可应用于量子体积电路，而无需针对设备进行校准？

主要发现

• 在IBM的Belem设备上，误差缓解使有效量子体积从3提升至5个量子比特。
• 在Lima设备上，有效量子体积从3提升至4个量子比特。
• 在Quito设备上，有效量子体积从4提升至5个量子比特。
• 在所有量子比特配置下，缓解实验均获得了更高的强测量输出概率（ĥ_d），即使在未缓解实验中未达到2/3阈值。
• 该提升在总采样数相同的情况下实现，证明了通过软件实现的效率增益。
• 结果表明，只要误差不随量子比特数增加而增长，误差缓解可独立于设备规模提升有效量子体积。