전파 소음 흡수 (PNA)

이 패키지는 관측량의 기대값에서 발생하는 오차를 완화하기 위해 전파형 잡음 흡수(PNA) [1]를 구현합니다.

PNA는 파울리 전파를 이용하여 학습된 노이즈 채널의 역행렬을 목표 관측량에 “흡수”하는 방식으로 작동합니다. 즉, 잡음 모델에 포함된 각 파울리 잡음 발생기는 고전역학적으로 회로의 끝까지 전파되어 관측량에 적용된다. 그 결과, QPU에서 측정할 때 학습된 게이트 노이즈를 완화하는 새로운 관측 가능량이 생성됩니다.

이 패키지는 일반적인 양자 회로와 파울리 관측량의 기대값을 추정하는 데 적합하지만, 이 기법은 일반적으로 클리포드 회로에 가까운 회로에서 가장 효과적입니다.

시작하기

이 패키지를 빠르게 시작하는 데 도움이 되는 간단한 안내서는 퀵스타트 가이드에서 확인할 수 있습니다.

유스 케이스 예제

이 기법은 56-큐비트 트로터화 이징 모델에서 노이즈를 완화하는 데 사용되어 왔다 [1].

기술적 논의

방법 개요

최신 QPU에서 얽힘 게이트를 실행하면 상당한 양의 노이즈가 발생한다. 완전한 내결함성 장치가 개발되기 전까지는 이상적인 얽힘 게이트 $U$ 를 구현할 수 없을 것이다. 대신 이들은 어떤 잡음 채널( $\Lambda$ )의 영향을 받게 될 것입니다.

이 게이트 노이즈를 파울리-린드블라드(Pauli-Lindblad) 모델로 파악하고 효율적으로 특성화하는 것이 가능하며, 확률적 오류 상쇄(PEC)에서 보여지듯이, QPU 샘플링 프로토콜을 통해 반노이즈(anti-noise)인 $\Lambda^{-1}$ 를 구현함으로써 오류를 완화할 수 있다 [2]. 텐서 네트워크 오차 완화(TEM)와 같은 다른 기법들은 역 잡음 채널을 고전적인 사후 처리 단계로 구현한다 [3].

TEM과 마찬가지로, PNA는 역잡음 채널을 고전적인 처리 단계에서 구현합니다. TEM은 텐서 네트워크를 사용하여 정보적으로 완전한 측정값 집합을 기술하고 이에 노이즈 저감 맵을 적용하는 반면, PNA는 파울리 전파(Pauli propagation)를 사용하여 관측량인 $O$ 를 역 노이즈 채널을 통해 전파합니다. 그 결과, 새로운 관측량인 ‘ $\tilde{O}$ ’가 생성되는데, 이는 잡음이 섞인 상태에 대해 측정될 때 학습된 잡음을 완화시켜 줍니다.

편향의 원인

이 구현 방식은 각 안티노이즈 채널( $\Lambda^{-1}_i$ ) 내의 각 파울리 오류 발생기를 회로 끝까지 전파합니다. $M$ -큐비트 회로의 $N$ 파울리 회전 게이트의 작용에 따라 각 소음 제거 발생기가 회로를 통해 앞으로 전파됨에 따라, 항의 수는 $O(2^N)$ 의 비율로 증가하여 최대 $4^M$ 개의 고유한 파울리 성분에 도달하게 된다. 계산 비용을 줄이기 위해서는 계수가 작은 항들을 생략해야 하며, 이로 인해 진화된 안티노이즈 채널에 약간의 오차가 발생하게 된다.
진화한 항잡음 채널( $\Lambda^{-1}$ )이 잘려나가는 것 외에도, $\tilde{O}$ 역시 $\Lambda^{-1}$ 를 통해 전파되는 과정에서 잘려나갑니다. 이는 최종적으로 완화된 기대값에 편향을 일으키는 또 다른 원인입니다.
$\tilde{O}$ 의 크기를 증식 과정에서 더 크게 설정하면 정확도는 높아지지만, 이를 측정하려면 QPU에서 훨씬 더 많은 계산을 수행해야 합니다. 일반적으로 이는 $O$ 에 있는 원래 파울리 항의 계수를 증가시키는 동시에, 계수가 더 작은 수많은 새로운 파울리 항을 생성합니다. 원래 계수의 재조정과 새로운 항의 생성은 모두 표본 추출에 드는 부하를 증가시킬 수 있다. 실제로는 $\tilde{O}$ 에서 가장 큰 항들만 측정함으로써 한 번 더 절삭합니다.

기여

소스 코드는 GitHub 에서 확인할 수 있습니다.

개발자 가이드가 이 프로젝트 저장소의 루트 디렉터리에 있는 CONTRIBUTING.md 에 있습니다. 참여 시, 참가자는 Qiskit의 행동 강령을 준수해야 합니다.

요청 사항과 버그를 추적하기 위해 GitHub 의 이슈를 활용하고 있습니다.

이 패키지를 인용하며

연구에서 이 패키지를 사용하신다면, 이 프로젝트 저장소에 있는 CITATION.bib 파일을 참고하여 적절한 참고 문헌을 인용해 주시기 바랍니다.

라이센스

Apache License 2.0

폐기 정책

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참조

앤드류 에딘스 외, 파울리 전파를 이용한 잡음 제거 관측량 계산, arXiv:2606.20441 [quant-ph].
Ewout van den Berg 외, 잡음이 있는 양자 프로세서에서 스파스 파울리-린드블라드 모델을 이용한 확률적 오차 상쇄, arXiv:2201.09866 [quant-ph].
세르게이 필리포프 외, 단기 양자 컴퓨팅을 위한 확장 가능한 텐서 네트워크 오류 완화 기법, arXiv:2307.11740 [quant-ph].

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