Assumption-free fidelity bounds for hardware noise characterization

要約

量子優位制度では、量子コンピューターは、避けられないハードウェアノイズを推定、緩和、または修正できる場合、いくつかのタスクで古典的なマシンを克服する場合があります。
エラーを推定するには、量子優位体制では実行不可能になる古典的なシミュレーションが必要です。
機械学習データ駆動型のアプローチとコンフォーマル予測、その軽度の仮定と有限サンプルの妥当性で知られている機械学習の不確実性の定量化ツールを活用して、量子デバイスのノイズレス出力とノイズの多い出力の忠実性の理論的に有効な上限を見つけます。
合理的な外挿の仮定では、提案されたスキームは任意の量子コンピューティングハードウェアに適用され、デバイスのノイズソースのモデリングを必要とせず、古典的なシミュレーションが利用できない場合に使用できます。
量子優位制度で。

要約(オリジナル)

In the Quantum Supremacy regime, quantum computers may overcome classical machines on several tasks if we can estimate, mitigate, or correct unavoidable hardware noise. Estimating the error requires classical simulations, which become unfeasible in the Quantum Supremacy regime. We leverage Machine Learning data-driven approaches and Conformal Prediction, a Machine Learning uncertainty quantification tool known for its mild assumptions and finite-sample validity, to find theoretically valid upper bounds of the fidelity between noiseless and noisy outputs of quantum devices. Under reasonable extrapolation assumptions, the proposed scheme applies to any Quantum Computing hardware, does not require modeling the device’s noise sources, and can be used when classical simulations are unavailable, e.g. in the Quantum Supremacy regime.

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