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IBM Quantum Platform

伝播型吸音（PNA）

このパッケージは、観測量の期待値における誤差を低減するための伝播型ノイズ吸収（PNA） [1] を実装しています。

PNAは、パウリ伝播を用いて、学習されたノイズチャネルの逆行列をターゲット観測量に「吸収」することで機能する。 つまり、ノイズモデルにおける各パウリノイズ発生源は、古典的に回路の末端まで伝播され、観測量に作用する。 その結果、QPU上で測定を行うと、学習されたゲートノイズを低減する新しい観測可能量が得られる。

このパッケージは、一般的な量子回路やパウリ観測量の期待値の推定に適していますが、この手法は一般的に、ニア・クリフォード回路に対して最も効果的です。

始めに

このパッケージをすぐに使い始めるための簡単なガイドは、「 クイックスタートガイド 」に掲載されています。

ユースケース例

この手法は、56キュービットのトロッター化アイジングモデルにおけるノイズの低減に用いられてきた [1]。

技術的な議論

メソッド概説

最新のQPU上でエンタングルメントゲートを実行すると、かなりの量のノイズが発生する。 完全なフォールトトレラントなデバイスが実用化されるまでは、理想的なエンタングルメントゲート（ UU ）は実現できないだろう。 その代わりに、 Λ\Lambda のようなノイズチャネルの影響を受けることになる。

_images/noisy_expt.png

このゲートノイズをパウリ・リンドブラッドモデルとして理解し、効率的に特徴づけることが可能であり、確率的エラーキャンセル（PEC）で示されているように、QPUサンプリングプロトコルを用いてアンチノイズである Λ−1\Lambda^{-1} を実装することで、エラーを軽減することができる [2]。 テンソルネットワーク誤差低減（TEM）などの他の手法では、逆ノイズチャネルを従来の後処理ステップとして実装している [3]。

_images/noise_mitigated_expt.png

TEMと同様に、PNAも逆ノイズチャネルを従来の処理ステップとして実装している。 TEMではテンソルネットワークを用いて、情報的に完全な一連の測定値を記述し、ノイズ低減マップを適用するのに対し、PNAではパウリ伝播を用いて、観測量 OO を逆ノイズチャネルを通じて伝播させる。 その結果、新しい観測量である O~\tilde{O} が得られ、ノイズの混入した状態に対してこれを測定することで、学習されたノイズを軽減することができる。

_images/pna_overview.png

バイアスの原因

  • この実装では、各アンチノイズチャネル内の各パウリ誤差発生器（ Λi−1\Lambda^{-1}_i ）を、回路の末端まで伝播させます。 MM -量子ビット回路の NN のパウリ回転ゲートの作用により、各アンチノイズ発生器が回路内を前方へ伝播するにつれて、項の数は O(2N)O(2^N) として増加し、最大で 4M4^M 個の固有のパウリ成分に達する。 計算コストを抑えるためには、係数の小さい項を切り捨てなければならないが、その結果、進化させたアンチノイズチャネルに多少の誤差が生じる。
  • 進化したアンチノイズチャネル（ Λ−1\Lambda^{-1} ）の切り捨てに加え、 O~\tilde{O} も、 Λ−1\Lambda^{-1} を通過する際に切り捨てられてしまいます。これも、最終的に緩和された期待値におけるバイアスの原因となります。
  • O~\tilde{O} を乗算処理中に大きくすることで精度は向上しますが、その測定にはQPU上でより多くの計算を行う必要があります。 通常、これにより OO における元のパウリ項の係数が大きくなるほか、係数の小さい多くの新しいパウリ項が生じることになります。 元の係数の再スケーリングも、新しい項の生成も、サンプリングのオーバーヘッドを増大させる可能性があります。 実際には、 O~\tilde{O} 内の最も大きな項のみを測定することで、さらに一度切り捨てを行います。

寄稿

ソースコードは GitHub で公開されています。

開発者向けガイドは、このプロジェクトのリポジトリのルートディレクトリにある CONTRIBUTING.md にあります。 参加される際は、Qiskitの行動規範を遵守していただくようお願いいたします。

リクエストやバグの追跡には、 GitHub のイシュー を利用しています。

このパッケージを参照する

研究でこのパッケージを使用する場合は、本プロジェクトのリポジトリにある CITATION.bib ファイルを参照し、適切な参考文献を記載してください。

ライセンス

Apache Licence 2.0

非推奨ポリシー

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参照

  1. アンドルー・エディンズほか、 パウリ伝播によるノイズキャンセル観測量の計算、 arXiv:2606.20441 [quant-ph]。

  2. Ewout van den Berg ほか、 ノイズの多い量子プロセッサにおける疎なパウリ・リンドブラッドモデルを用いた確率的誤差相殺、 arXiv:2201.09866 [quant-ph]。

  3. セルゲイ・フィリポフほか、 短期的な量子コンピューティングに向けたスケーラブルなテンソルネットワーク誤差低減手法、 arXiv:2307.11740 [quant-ph].

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