生成モデルを用いた量子状態トモグラフィーに基づくノイズレスな期待値の推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-06-30
• タイトル: 生成モデルを用いた量子状態トモグラフィーに基づくノイズレスな期待値の推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Estimation of noiseless expectation value by quantum state tomography with generative model
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学大学院総合文化研究所／NTTコンピュータ&データサイエンス研究所
• 著者所属: NTTコンピュータ&データサイエンス研究所／JSTさきがけ
• 著者所属: 東京大学大学院工学系研究科／JSTさきがけ
• 著者所属: NTTコンピュータ&データサイエンス研究所
• 著者名: 前蔵, 遼; 鈴木, 泰成; 吉岡, 信行; 徳永, 裕己
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，NISQ デバイスを用いた量子化学計算や量子機械学習などの様々な応用が研究されている．しかし，NISQ デバイスでは大量の量子ビットを必要とする量子誤り訂正を行うことができず，計算中のノイズの影響が大きいという問題がある．そこで，統計的な処理を行うことでエラーを低減でき，NISQ デバイスでも実行可能な量子エラー抑制が注目されている．本研究では，生成モデルを用いてノイズのある測定データから量子状態を再構成し，ノイズレスなオブザーバブルの期待値推定を行った．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: To obtain reliable computational results with noisy quantum computers, we need to suppress computational errors stemming from high error rates of qubits. Thus, quantum error mitigation methods are eagerly explored since they can suppress physical errors without requiring additional qubits. The virtual distillation method is expected as an efficient error mitigation method. However, the applicable scope of the virtual distillation method is restricted since it requires several copies of quantum states at the same time, which is difficult to achieve with the current devices. In this paper, we propose a novel method for estimating the noiseless expectation values from several measurement results of noisy quantum states. The key of our idea is to train neural-network quantum states to reproduce the measurement distribution of the unknown quantum states, and apply virtual distillation method to the trained neural-network quantum states.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12894105
• 書誌情報: 量子ソフトウェア（QS）; 巻 2022-QS-6, 号 7, p. 1-7, 発行日 2022-06-30
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2435-6492
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会