ゲートおよび測定誤差の特性化と緩和のためのBayesアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Zheng Muqing; Li Ang; Terlaky Tamas; Yang Xiu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200900624364 整理番号：21P0055111

ゲートおよび測定誤差の特性化と緩和のためのBayesアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Bayesian Approach for Characterizing and Mitigating Gate and Measurement Errors

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発行年： 2020年10月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ハードウェアの不完全実装によって引き起こされる雑音の伝搬と効果を記述するために,量子コンピューティング研究で様々な雑音モデルが開発された。ゲートや読出し誤り率などのパラメータの同定は,これらのモデルにとって重要である。これらのパラメータの事後分布にBayes推論手法を用い,より詳しく特性化できる。この方法でデバイス誤差を特徴付けることにより,量子誤差緩和の精度をさらに改善できる。IBMの量子計算デバイスで行なった実験は,著者らのアプローチがベンダーによって使用された既存の技術より良い誤差軽減性能を提供することを示唆する。また,本手法は,そのような実験において標準Bayes推論法より優れている。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , システム同定 , 情報加工一般 , 数値計算 , 統計的品質管理

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