Mitigação de erro em um dispositivo fotônico quântico de curto prazo

Carimbo de data / hora: 4 de maio de 2021 7:18
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Daiqin Su1, Roberto Israel1, Kunal Sharma2, Hao Yu Qi1, Ish Dhand1e Kamil Brádler1

1Xanadu, Toronto, Ontário, M5G 2C8, Canadá
2Instituto Hearne de Física Teórica e Departamento de Física e Astronomia, Louisiana State University, Baton Rouge, LA EUA

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Sumário

A perda de fótons é destrutiva para o desempenho dos dispositivos fotônicos quânticos e, portanto, suprimir os efeitos da perda de fótons é fundamental para as tecnologias quânticas fotônicas. Apresentamos dois esquemas para mitigar os efeitos da perda de fótons para um dispositivo Gaussian Boson Sampling, em particular, para melhorar a estimativa das probabilidades de amostragem. Em vez de usar códigos de correção de erros que são caros em termos de sobrecarga de recursos de hardware, nossos esquemas exigem apenas uma pequena quantidade de modificações de hardware ou mesmo nenhuma modificação. Nossas técnicas de supressão de perdas dependem da coleta de dados de medição adicionais ou do pós-processamento clássico, uma vez que os dados de medição são obtidos. Mostramos que, com um custo moderado de pós-processamento clássico, os efeitos da perda de fótons podem ser significativamente suprimidos para uma certa quantidade de perda. Os esquemas propostos são, portanto, um habilitador chave para aplicações de dispositivos quânticos fotônicos de curto prazo.

Imagem apresentada: atenua o efeito da perda de fótons para um estado de vácuo comprimido de dois modos. Aqui $ P ([n, n]) $ é a probabilidade de detectar um padrão de número de fótons $ [n, n] $.

Resumo popular

O dispositivo de amostragem do bóson gaussiano (GBS) é um dos dispositivos fotônicos quânticos mais promissores. Recentemente, foi usado para demonstrar a vantagem computacional quântica sobre os computadores clássicos em um problema de amostragem específico. O dispositivo GBS também pode encontrar aplicações práticas, por exemplo, na solução de problemas de docking molecular, em um futuro próximo. No entanto, o desempenho do dispositivo GBS é drasticamente degradado pela perda de fótons. Em princípio, a perda de fótons pode ser corrigida usando códigos de correção de erros quânticos, mas esses códigos introduzem uma grande sobrecarga de recursos. Este trabalho propõe dois esquemas para mitigar o efeito da perda de fótons para o dispositivo GBS de curto prazo, com uma pequena modificação de hardware ou mesmo nenhuma modificação. O preço a pagar é realizar vários experimentos e pós-processamento clássico. Este trabalho descobriu que o efeito da perda de fótons pode ser significativamente suprimido com uma quantidade moderada de recursos clássicos. Portanto, os esquemas de mitigação de perda propostos são essenciais para aplicações de curto prazo de tecnologias fotônicas quânticas.

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► Referências

[1] AG Fowler, M. Mariantoni, JM Martinis e AN Cleland, códigos de superfície: para a computação quântica prática em grande escala, Phys. Rev. A 86, 032324 (2012).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.86.032324

[2] J. Preskill, Quantum Computing na era NISQ e além, Quantum 2, 79 (2018).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2018-08-06-79

[3] S. Boixo, SV Isakov, VN Smelyanskiy, R. Babbush, N. Ding, Z. Jiang, MJ Bremner, JM Martinis e H. Neven, Caracterizando supremacia quântica em dispositivos de curto prazo, Nature Physics 14, 595 (2018) .
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41567-018-0124-x

[4] S. Aaronson e L. Chen, Complexity-theoretic foundations of Quantum Supremacy Experiências, arXiv: 1612.05903.
arXiv: 1612.05903v1

[5] F. Arute, et al., Quantum supremacy using a programmable superconducing processor, Nature 574, 505 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41586-019-1666-5

[6] MJ Bremner, R. Jozsa e DJ Shepherd, Simulação clássica de computações quânticas pendulares implica o colapso da hierarquia polinomial, Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 467, 459 (2011).
https: / / doi.org/ 10.1098 / rspa.2010.0301

[7] MJ Bremner, A. Montanaro, e DJ Shepherd, Complexidade média-caso versus simulação aproximada de comutação quântica computações, Phys. Rev. Lett. 117, 080501 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.117.080501

[8] MJ Bremner, A. Montanaro e DJ Shepherd, Achieving quantum supremacy with sparse e comutação quântica computações, Quantum 1, 8 (2017).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2017-04-25-8

[9] S. Aaronson, A. Arkhipov, The computational complex of linear optics, Proceedings of the quadragésimo terceiro simpósio anual ACM on Theory of computing, 333-342 (2011).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 1993636.1993682

[10] CS Hamilton, R. Kruse, L. Sansoni, S. Barkhofen, C. Silberhorn, Christine e I. Jex, Gaussian Boson Sampling, Phys. Rev. Lett. 119, 170501 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.119.170501

[11] S. Rahimi-Keshari, AP Lund e TC Ralph, What Can Quantum Optics Say about Computational Complexity Theory ?, Phys. Rev. Lett. 114, 060501 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.114.060501

[12] S. Rahimi-Keshari, TC Ralph e CM Caves, Condições Suficientes para Simulação Clássica Eficiente de Óptica Quântica, Phys. Rev. X 6, 021039 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.6.021039

[13] A. Peruzzo, J. McClean, P. Shadbolt, M. Yung, X. Zhou, PJ Love, A. Aspuru-Guzik e JL O'brien, A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor, Nature Communications 5, 4213 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms5213

[14] E. Farhi, J. Goldstone e S. Gutmann, Um algoritmo de otimização quantum aproximada, arXiv: 1411.4028.
arXiv: 1411.4028

[15] E. Farhi, e AW Harrow, Quantum supremacy through the quantum optimization algorithm, arXiv: 1602.07674.
arXiv: 1602.07674

[16] K. Temme, S. Bravyi e JM Gambetta, Mitigação de erro para circuitos quânticos de profundidade curta, Phys. Rev. Lett. 119, 180509 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.119.180509

[17] Y. Li e SC Benjamin, Efficient Variational Quantum Simulator Incorporating Active Error Minimization, Phys. Rev. X 7, 021050 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.7.021050

[18] A. Kandala, K. Temme, AD Córcoles, A. Mezzacapo, JM Chow e JM Gambetta, A mitigação de erro estende o alcance computacional de um processador quântico ruidoso, Nature 567, 491 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41586-019-1040-7

[19] S. Endo, SC Benjamin e Y. Li, Practical Quantum Error Mitigation for Near-Future Applications, Phys. Rev. X 8, 031027 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.8.031027

[20] C. Song, J. Cui, H. Wang, J. Hao, H. Feng, H. e Li, Ying, Computação quântica com mitigação de erro universal em um processador quântico supercondutor, Science Advances 5, (2019).
https: / / doi.org/ 10.1126 / sciadv.aaw5686

[21] S. Zhang, Y. Lu, K. Zhang, W. Chen, Y. Li, J. Zhang, e K. Kim, gates quânticos mitigados por erro excedendo as fidelidades físicas em um sistema de íons presos, Nature Communications 11, 1 ( 2020).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-020-14376-z

[22] X. Bonet-Monroig, R. Sagastizabal, M. Singh, e TE O'Brien, Mitigação de erro de baixo custo por verificação de simetria, Phys. Rev. A 98, 062339 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.062339

[23] R. Sagastizabal, X. Bonet-Monroig, M. Singh, MA Rol, CC Bultink, X. Fu, CH Price, VP Ostroukh, N. Muthusubramanian, A. Bruno, M. Beekman, N. Haider, TE O'Brien , e L. DiCarlo, mitigação de erro experimental via verificação de simetria em um autossolvedor quântico variacional, Phys. Rev. A 100, 010302 (R) (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.100.010302

[24] S. McArdle, X. Yuan e S. Benjamin, Error-Mitigated Digital Quantum Simulation, Phys. Rev. Lett. 122, 180501 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.180501

[25] X. Bonet-Monroig, R. Sagastizabal, M. Singh, e TE O'Brien, Mitigação de erro de baixo custo por verificação de simetria, Phys. Rev. A 98, 062339 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.062339

[26] M. Cerezo, K. Sharma, A. Arrasmith, e PJ Coles, Variational quantum state eigensolver, arXiv: 2004.01372.
arXiv: 2004.01372

[27] JR McClean, J. Romero, R. Babbush e A. Aspuru-Guzik, A teoria dos algoritmos quânticos quânticos híbridos variacionais, New Journal of Physics 18, 023023 (2016).
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1367-2630/​18/​2/​023023

[28] K. Sharma, S. Khatri, M. Cerezo e PJ Coles, Noise resilience of variational quantum compiling, New Journal of Physics 22, 043006 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / ab784c

[29] L. Cincio, K. Rudinger, M. Sarovar e PJ Coles, Machine learning of noise-resilient Quantum circuits, PRX Quantum 2, 010324 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.010324

[30] Y. Chen, M. Farahzad, S. Yoo e T. Wei, tomografia do detector em computadores quânticos IBM e mitigação de uma medição imperfeita, Phys. Rev. A 100, 052315 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.100.052315

[31] MR Geller e M. Sun, correção eficiente de erros de medição multiqubit, arXiv: 2001.09980.
arXiv: 2001.09980

[32] L. Funcke, T. Hartung, K. Jansen, S. Kühn, P. Stornati, e X. Wang, Mitigação de erro de medição em computadores quânticos através da correção de bit-flip clássico, arXiv: 2007.03663.
arXiv: 2007.03663

[33] H. Kwon e J. Bae, uma abordagem clássica quântica híbrida para mitigar erros de medição em algoritmos quânticos, IEEE Transactions on Computers (2020).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TC.2020.3009664

[34] JR McClean, ME Kimchi-Schwartz, J. Carter e WA de Jong, Hierarquia quântica-clássica híbrida para mitigação de decoerência e determinação de estados excitados, Phys. Rev. A 95, 042308 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.95.042308

[35] J. Sun, X. Yuan, T. Tsunoda, V. Vedral, SC Bejamin, e S. Endo, Mitigating Realistic Noise in Practical Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices, Phys. Rev. Applied 15, 034026 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.15.034026

[36] A. Strikis, D. Qin, Y. Chen, BC Benjamin e Y. Li, Mitigação de erro quântico baseada na aprendizagem, arXiv: 2005.07601.
arXiv: 2005.07601

[37] P. Czarnik, A. Arrasmith, PJ Coles e L. Cincio, Error mitigation with Clifford quantum-circuit data, arXiv: 2005.10189.
arXiv: 2005.10189

[38] A. Zlokapa, e A. Gheorghiu, um modelo de aprendizado profundo para predição de ruído em dispositivos quânticos de curto prazo, arXiv: 2005.10811.
arXiv: 2005.10811

[39] J. Arrazola e TR Bromley, Using Gaussian Boson Sampling to Find Dense Subgraphs, Phys. Rev. Lett. 121, 030503 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.121.030503

[40] K. Brádler, S. Friedland, J. Izaac, N. Killoran e D. Su, Graph isomorphism and Gaussian boson sampling, Spec. Matrices 9, 166 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1515 / spma-2020-0132

[41] M. Schuld, K. Brádler, R. Israel, D. Su e B. Gupt, Measuring the similarity of graphs with a Gaussian boson sampler, Phys. Rev. A 101, 032314 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.101.032314

[42] K. Brádler, R. Israel, M. Schuld e D. Su, A dualidade no coração da amostragem do bóson gaussiano, arXiv: 1910.04022.
arXiv: 1910.04022v1

[43] C. Weedbrook, S. Pirandola, R. García-Patrón, NJ Cerf, TC Ralph, JH Shapiro, e S. Lloyd, Gaussian Quantum information, Rev. Mod. Phys. 84, 621 (2012).
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.84.621

[44] K. Brádler, P. Dallaire-Demers, P. Rebentrost, D. Su, e C. Weedbrook, amostragem de bóson gaussiano para combinações perfeitas de grafos arbitrários, Phys. Rev. A 98, 032310 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032310

[45] H. Qi, DJ Brod, N. Quesada e R. García-Patrón, Regimes of Classical Simulability for Noisy Gaussian Boson Sampling, Phys. Rev. Lett. 124, 100502 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.124.100502

[46] WR Clements, PC Humphreys, BJ Metcalf, WS Kolthammer e IA Walsmley, Projeto ideal para interferômetros multiportas universais, Optica 3, 1460 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1364 / OPTICA.3.001460

[47] M. Reck, A. Zeilinger, HJ Bernstein, e P. Bertani, Realização Experimental de Qualquer Operador Unitário Discreto, Phys. Rev. Lett. 73, 58 (1994).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.73.58

[48] M. Jacques, A. Samani, E. El-Fiky, D. Patel, X. Zhenping e DV Plant, Otimização do projeto de deslocamento de fase termo-óptica e mitigação de crosstalk térmico na plataforma SOI, Opc. Express 27, 10456 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1364 / OE.27.010456

[49] A. Serafini, Variáveis ​​Contínuas Quânticas: Uma Cartilha de Métodos Teóricos (CRC Press, 2017).

[50] J. Huh, GG Guerreschi, B. Peropadre, JR McClean, e A. Aspuru-Guzik, Amostragem de bóson para espectros vibrônicos moleculares, Nature Photonics 9, 615 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nphoton.2015.153

[51] S. Rahimi-Keshari, MA Broome, R. Fickler, A. Fedrizzi, TC Ralph e AG White, Caracterização direta de redes ópticas lineares, Opt. Express 21, 13450 (2013).
https: / / doi.org/ 10.1364 / OE.21.013450

[52] V. Giovannetti, AS Holevo, e R. García-Patrón, A Solution of Gaussian Optimizer Conjecture for Quantum Channels, Commun. Matemática. Phys. 334, 1553 (2015).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s00220-014-2150-6

[53] R. García-Patrón, J. Renema, e V. Shchesnovich, Simulando amostragem de bóson em arquiteturas com perdas, Quantum 3, 169 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-08-05-169

[54] R. Kruse, CS Hamilton, L. Sansoni, S. Barkhofen, C. Silberhorn e I. Jex, Detailed study of Gaussian boson sampling, Phys. Rev. A 100, 032326 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.100.032326

Citado por

[1] M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C. Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R. McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio e Patrick J. Coles, "Variational Quantum Algorithms", arXiv: 2012.09265.

[2] Tyler Volkoff, Zoë Holmes e Andrew Sornborger, "Universal compiling and (No-) Free-Lunch teoremas para aprendizagem quântica variável contínua", arXiv: 2105.01049.

[3] Shreya P. Kumar, Leonhard Neuhaus, Lukas G. Helt, Haoyu Qi, Blair Morrison, Dylan H. Mahler e Ish Dhand, "Mitigating linear optics imperfections via port distribuição e compilação", arXiv: 2103.03183.

[4] Saad Yalouz, Bruno Senjean, Filippo Miatto e Vedran Dunjko, "Codificando funções de onda de muitos bósons fortemente correlacionadas em um computador quântico fotônico: aplicação ao modelo atraente de Bose-Hubbard", arXiv: 2103.15021.

As citações acima são de SAO / NASA ADS (última atualização com êxito 2021-05-07 23:43:35). A lista pode estar incompleta, pois nem todos os editores fornecem dados de citação adequados e completos.

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Fonte: https://quantum-journal.org/papers/q-2021-05-04-452/

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