Assorbimento acustico propagato (PNA)

Questo pacchetto implementa l'assorbimento del rumore propagato (PNA) [1] per mitigare gli errori nel valore atteso delle osservabili.

Il PNA funziona “assorbendo” gli inversi dei canali di rumore appresi in un osservabile di destinazione tramite la propagazione di Pauli. In altre parole, ogni generatore di rumore di Pauli presente nel modello di rumore viene propagato in modo classico fino alla fine del circuito e applicato all’osservabile. Ciò porta a una nuova grandezza osservabile che, se misurata su una QPU, attenua il rumore dei gate appreso.

Questo pacchetto è adatto per stimare i valori attesi di circuiti quantistici generici e delle osservabili di Pauli; tuttavia, la tecnica risulta generalmente più efficace sui circuiti di tipo quasi-Clifford.

Guida introduttiva

Nella guida rapida è disponibile una semplice guida che ti aiuterà a iniziare subito a utilizzare questo pacchetto.

Esempi di casi di utilizzo

Questa tecnica è stata utilizzata per mitigare il rumore su modelli di Ising trotterizzati a 56 qubit [1].

Discussione tecnica

Panoramica del metodo

L'esecuzione di porte di entanglement sulle moderne QPU genera una quantità considerevole di rumore. Finché non saranno disponibili dispositivi completamente resistenti ai guasti, non sarà possibile realizzare porte di entanglement ideali, $U$. Saranno invece influenzati da un canale di rumore, $\Lambda$.

È possibile studiare e caratterizzare efficacemente questo rumore di gate come modello di Pauli-Lindblad e, come dimostrato nella cancellazione probabilistica degli errori (PEC), è possibile mitigare l’errore implementando l’anti-rumore, $\Lambda^{-1}$, con un protocollo di campionamento QPU [2]. Altre tecniche, come la mitigazione dell'errore tramite rete tensoriale (TEM), implementano il canale di rumore inverso come una classica fase di post-elaborazione [3].

Come il TEM, il PNA implementa il canale di rumore inverso in una fase di elaborazione classica. Mentre il TEM utilizza reti tensoriali per descrivere e applicare la mappa di mitigazione del rumore a un insieme di misurazioni informazionalmente complete, il PNA utilizza la propagazione di Pauli per propagare l’osservabile, $O$, attraverso il canale di rumore inverso. Ciò porta alla creazione di una nuova grandezza osservabile, l’ $\tilde{O}$ (messa a punto del rumore), che, quando misurata rispetto allo stato rumoroso, attenua il rumore appreso.

Fonti di distorsione

• Questa implementazione propaga ciascun generatore di errore di Pauli all’interno di ciascun canale anti-rumore, $\Lambda^{-1}_i$, fino alla fine del circuito. Man mano che ciascun generatore antirumore si propaga in avanti attraverso il circuito sotto l’azione di $N$ porte di rotazione di Pauli di un circuito a $M$ qubit, il numero di termini crescerà secondo la formula $O(2^N)$ fino a raggiungere un massimo di $4^M$ componenti di Pauli unici. Per contenere il costo computazionale, i termini con coefficienti di piccolo valore devono essere troncati, il che comporta un certo errore nel canale antirumore ottenuto tramite evoluzione.
• Oltre al troncamento del canale anti-rumore evoluto, $\Lambda^{-1}$, anche $\tilde{O}$ viene troncato durante la sua propagazione attraverso $\Lambda^{-1}$. Anche questo costituisce una fonte di distorsione nel valore atteso finale mitigato.
• Sebbene aumentare le dimensioni di “ $\tilde{O}$ ” durante la propagazione ne migliori la precisione, misurarlo richiede l’esecuzione di un numero molto maggiore di operazioni sulla QPU. In genere ciò comporta un aumento dei coefficienti dei termini di Pauli originali nell' $O$ e, oltre alla creazione di numerosi nuovi termini di Pauli con coefficienti più piccoli. Sia la riscalatura dei coefficienti originali sia la creazione di nuovi termini possono aumentare il sovraccarico di campionamento. In pratica, effettuiamo un ulteriore troncamento considerando solo i termini più grandi dell' $\tilde{O}$ e.

contribuzione

Il codice sorgente è disponibile su GitHub.

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Riferimento a questo pacchetto

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Licenza

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Riferimenti

1. Andrew Eddins e altri, Calcolo degli osservabili di cancellazione del rumore tramite la propagazione di Pauli, arXiv:2606.20441 [quant-ph].

2. Ewout van den Berg e altri, Cancellazione probabilistica degli errori con modelli di Pauli-Lindblad sparsi su processori quantistici soggetti a rumore, arXiv:2201.09866 [quant-ph].

3. Sergei Filippov e altri, Mitigazione scalabile degli errori nelle reti di tensori per il calcolo quantistico a breve termine, arXiv:2307.11740 [quant-ph].