[论文解读] Establishing trust in quantum computations

Timothy Proctor, Stefan Seritan+5 more|arXiv (Cornell University)|Apr 15, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用 6

一句话总结

本文提出镜像电路保真度估计（MCFE），一种可扩展且高效的协议，用于验证噪声中等规模量子（NISQ）设备及未来容错系统上量子线路执行的保真度。通过利用镜像线路的运动反转与随机编译，MCFE 实现了与线路深度和量子比特数线性增长的古典计算复杂度，且数据需求恒定，避免了传统层析成像方法的指数级增长问题。

ABSTRACT

Quantum computing hardware has grown sufficiently complex that it often can no longer be simulated by classical computers, but its computational power remains limited by errors. These errors corrupt the results of quantum algorithms, and it is no longer always feasible to use classical simulations to directly check the correctness of quantum computations. Without practical methods for quantifying the accuracy with which a quantum algorithm has been executed, it is difficult to establish trust in the results of a quantum computation. Here we solve this problem, by introducing a simple and efficient technique for measuring the fidelity with which an as-built quantum computer can execute an algorithm. Our technique converts the algorithm's quantum circuits into a set of closely related ``mirror circuits'' whose success rates can be efficiently measured. It enables measuring the fidelity of quantum algorithm executions both in the near-term, with algorithms run on hundreds or thousands of physical qubits, and into the future, with algorithms run on logical qubits protected by quantum error correction.

研究动机与目标

• 为解决在噪声大、不可经典模拟的量子硬件上验证量子计算正确性与准确性的关键挑战。
• 开发一种方法，用于量化量子算法执行的保真度，而无需依赖经典模拟或特定的电路特性。
• 通过提供一种实用、可扩展的验证协议，使人们对量子优越性声明产生信任，适用于真实世界中的量子计算机。
• 确保保真度估计在量子线路扩展至数百甚至数千个物理量子比特时仍保持高效与精确。
• 将验证能力扩展至未来由量子误差纠正保护的逻辑量子比特系统。

提出的方法

• 通过运动反转（Loschmidt 回声）将目标量子线路转换为镜像线路，以反转其幺正演化过程。
• 采用随机编译技术，将原始线路的保真度与实现过程中的噪声和误差分离开来。
• 使用三种不同的运动反转线路，结合随机化的泡利框架，以估计镜像线路的平均成功概率。
• 应用均值修正的成功概率函数，近似表示各子线路保真度的乘积，从而实现对原始线路保真度的直接估计。
• 依赖噪声通道的泡利旋翼（Pauli twirl）与幺正旋转特性，确保保真度估计的鲁棒性与准确性。
• 计算复杂度与线路深度及量子比特数呈线性关系，数据需求与量子比特数量无关，避免了层析方法的指数级增长。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在噪声大、不可经典模拟的量子计算机上高效估计量子线路的保真度？
• RQ2 能否设计一种验证协议，使其在电路规模增大时仍保持高效，并对硬件噪声具有鲁棒性？
• RQ3 保真度估计在多大程度上可与所执行量子算法的具体结构解耦？
• RQ4 该方法是否可同时应用于 NISQ 设备与未来具备逻辑量子比特的容错系统？
• RQ5 与精确模拟或已知误差模型相比，该方法的保真度估计精度如何？

主要发现

• MCFE 协议在量子比特数量与线路深度上均实现古典计算复杂度的线性增长，支持大规模线路的可扩展性。
• 为达到给定相对精度所需求的实验数据量与量子比特数量无关，避免了指数级开销。
• 在四种不同误差模型（S、H、H+S、H-2Q）下的 QAOA 电路模拟显示，MCFE 在所有模型中均能将保真度估计值控制在真实值的 1–2% 以内。
• 该方法在多种噪声类型下仍保持鲁棒性，包括随机泡利误差、过度旋转哈密顿量误差以及读出去极化噪声。
• MCFE 已成功应用于最多 100 个物理量子比特的线路，证明其在近期量子硬件中的可行性。
• 该协议通过提供一种实用、高效且可扩展的方法来量化执行精度，使量子优越性声明的验证成为可能。