Absorbția zgomotului propagat (PNA)

Acest pachet implementează absorbția zgomotului propagat (PNA) [1] pentru atenuarea erorilor în valoarea de așteptare a observabililor.

PNA funcționează „absorbind” inversele canalelor de zgomot învățate într-un observabil țintă, folosind propagarea Pauli. Adică, fiecare generator de zgomot Pauli din modelul de zgomot este propagat clasic până la sfârșitul circuitului și aplicat observabilului. Rezultă un nou observabil care, atunci când este măsurat pe un QPU, atenuează zgomotul de porți învățat.

Acest pachet este potrivit pentru estimarea valorilor de așteptare ale circuitelor cuantice generale și ale observabililor Pauli; totuși, tehnica este în general cea mai eficientă pe circuite aproape Clifford.

Primii pași

Un ghid simplu care te ajută să începi rapid cu acest pachet este disponibil în ghidul de pornire rapidă.

Exemple de utilizare

Această tehnică a fost folosită pentru a atenua zgomotul pe modele Ising trotterizate cu 56 de qubiți [1].

Discuție tehnică

Prezentarea metodei

Executarea porților de încâlcire pe QPU-urile moderne produce o cantitate substanțială de zgomot. Până când vor fi disponibile dispozitive complet tolerante la erori, porțile ideale de încâlcire, $U$, nu vor fi disponibile. Ele vor fi în schimb afectate de un canal de zgomot, $\Lambda$.

Acest zgomot al porților poate fi învățat și caracterizat eficient ca un model Pauli-Lindblad și, așa cum se arată în anularea probabilistică a erorilor (PEC), putem atenua eroarea implementând anti-zgomotul, $\Lambda^{-1}$, cu un protocol de eșantionare pe QPU [2]. Alte tehnici, precum atenuarea erorilor prin rețele tensoriale (TEM), implementează canalul de zgomot invers ca pas de post-procesare clasică [3].

Ca și TEM, PNA implementează canalul de zgomot invers într-un pas de procesare clasică. În timp ce TEM folosește rețele tensoriale pentru a descrie și a aplica harta de atenuare a zgomotului unui set de măsurători complete informațional, PNA folosește propagarea Pauli pentru a propaga observabilul, $O$, prin canalul de zgomot invers. Rezultă un nou observabil, $\tilde{O}$, care, atunci când este măsurat pe starea zgomotoasă, atenuează zgomotul învățat.

Surse de părtinire

• Această implementare propagă fiecare generator de eroare Pauli din fiecare canal anti-zgomot, $\Lambda^{-1}_i$, până la sfârșitul circuitului. Pe măsură ce fiecare generator anti-zgomot este propagat înainte prin circuit sub acțiunea a $N$ porți de rotație Pauli ale unui circuit cu $M$ qubiți, numărul de termeni va crește ca $O(2^N)$ spre un maxim de $4^M$ componente Pauli unice. Pentru a controla costul de calcul, termenii cu coeficienți mici trebuie trunchiați, ceea ce introduce o anumită eroare în canalul anti-zgomot evoluat.

• Pe lângă trunchierea canalului anti-zgomot evoluat, $\Lambda^{-1}$, și $\tilde{O}$ este trunchiat pe măsură ce este propagat prin $\Lambda^{-1}$. Aceasta este, de asemenea, o sursă de părtinire în valoarea de așteptare atenuată finală.

• Deși lăsarea lui $\tilde{O}$ să crească în timpul propagării îi va mări acuratețea, măsurarea lui necesită mult mai multe execuții (shots) pe QPU. De obicei, aceasta mărește coeficienții termenilor Pauli originali din $O$, creând totodată mulți termeni Pauli noi cu coeficienți mai mici. Atât rescalarea coeficienților originali, cât și crearea de termeni noi pot mări costul de eșantionare. În practică, trunchiem încă o dată, măsurând doar cei mai mari termeni din $\tilde{O}$.

Contribuie

Codul sursă este disponibil pe GitHub.

Ghidul pentru dezvoltatori se află în CONTRIBUTING.md, în rădăcina depozitului acestui proiect. Prin participare, ești de acord să respecți codul de conduită al Qiskit.

Folosim issue-urile GitHub pentru a urmări cererile și erorile.

Citarea acestui pachet

Dacă folosești acest pachet în cercetarea ta, folosește fișierul CITATION.bib din depozitul acestui proiect pentru a cita referința (referințele) potrivită(e).

Licență

Apache License 2.0

Politica de depreciere

Urmăm versionarea semantică. Ocazional, este posibil să facem modificări incompatibile pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului. Când este posibil, vom păstra interfețele vechi și le vom marca drept depreciate, atât timp cât pot coexista cu cele noi. Fiecare îmbunătățire substanțială, modificare incompatibilă sau depreciere va fi documentată în notele de lansare.

Referințe

1. Andrew Eddins, et al., Computing noise-canceling observables via Pauli propagation, arXiv:2606.20441 [quant-ph].

2. Ewout van den Berg, et al., Probabilistic error cancellation with sparse Pauli-Lindblad models on noisy quantum processors, arXiv:2201.09866 [quant-ph].

3. Sergei Filippov, et al., Scalable tensor-network error mitigation for near-term quantum computing, arXiv:2307.11740 [quant-ph].