理論部門、ロスアラモス国立研究所、ロスアラモス、ニューメキシコ87545、米国。
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抽象
短期的な量子優位性を達成するには、ハードウェアのノイズが大きいにもかかわらず、量子観測量を正確に推定する必要があります。 この目的のために、ゲートベースの量子コンピューターに適用される、新しいスケーラブルなエラー軽減方法を提案します。 このメソッドは、主にクリフォードゲートで構成される量子回路を介してトレーニングデータ$ {X_i ^ {text {noisy}}、X_i ^ {text {exact}}} $を生成します。これは、古典的に効率的にシミュレートできます。ここで、$ X_i ^ {text {noisy }} $と$ X_i ^ {text {exact}} $は、それぞれノイズの多い観測量とノイズのない観測量です。 このデータに線形仮説を当てはめると、任意の回路のノイズのない観測量を予測できます。 量子ビットの数、回路の深さ、および非クリフォードゲートの数に対して、メソッドのパフォーマンスを分析します。 IBMQ量子コンピューターの16キュービットと64キュービットのノイズの多いシミュレーターで、基底状態のエネルギー問題の桁違いのエラー削減を取得します。
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