Absorção de ruído propagado (PNA)

Este pacote implementa a absorção de ruído propagado (PNA) [1] para mitigar erros no valor esperado das observáveis.

O PNA funciona “absorvendo” os inversos dos canais de ruído aprendidos em um observável-alvo por meio da propagação de Pauli. Ou seja, cada gerador de ruído de Pauli no modelo de ruído é propagado classicamente até o final do circuito e aplicado ao observável. Isso resulta em um novo observável que, quando medido em uma QPU, atenua o ruído de porta aprendido.

Este pacote é adequado para estimar valores esperados de circuitos quânticos gerais e observáveis de Pauli; no entanto, a técnica costuma ser mais eficaz em circuitos que são quase-Clifford.

Introdução

Um guia simples para ajudá-lo a começar rapidamente a usar este pacote está disponível no guia de início rápido.

Exemplos de Caso de Uso

Essa técnica tem sido utilizada para mitigar o ruído em modelos de Ising trotterizados de 56 qubits [1].

Discussão técnica

Visão geral do método

A execução de portas de entrelaçamento em QPUs modernas gera uma quantidade substancial de ruído. Até que dispositivos totalmente tolerantes a falhas estejam disponíveis, as portas de entrelaçamento ideais, $U$, não estarão disponíveis. Em vez disso, eles serão afetados por algum canal de ruído, $\Lambda$.

É possível compreender e caracterizar com eficiência esse ruído de porta como um modelo de Pauli-Lindblad e, conforme demonstrado no cancelamento probabilístico de erros (PEC), podemos mitigar o erro implementando o antirruído, $\Lambda^{-1}$, com um protocolo de amostragem de QPU [2]. Outras técnicas, como a mitigação de erros por rede tensorial (TEM), implementam o canal de ruído inverso como uma etapa clássica de pós-processamento [3].

Assim como o TEM, o PNA implementa o canal de ruído inverso em uma etapa clássica de processamento. Enquanto o TEM utiliza redes tensoriais para descrever e aplicar o mapa de mitigação de ruído a um conjunto de medições informacionalmente completas, o PNA utiliza a propagação de Pauli para propagar a observável, $O$, através do canal de ruído inverso. Isso resulta em uma nova grandeza observável, a “ $\tilde{O}$ ”, que, quando medida em relação ao estado ruidoso, atenua o ruído aprendido.

Fontes de viés

• Essa implementação propaga cada gerador de erro de Pauli dentro de cada canal antirruído, $\Lambda^{-1}_i$, até o final do circuito. À medida que cada gerador antirruído se propaga para a frente pelo circuito sob a ação de portas de rotação de Pauli do tipo “ $N$ ” de um circuito de $M$ qubits, o número de termos aumentará conforme $O(2^N)$ até atingir um máximo de $4^M$ componentes de Pauli distintos. Para controlar o custo computacional, os termos com coeficientes pequenos devem ser truncados, o que resulta em algum erro no canal antirruído evoluído.
• Além do truncamento do canal antirruído evoluído, $\Lambda^{-1}$, $\tilde{O}$ também é truncado à medida que se propaga por $\Lambda^{-1}$. Isso também constitui uma fonte de viés no valor esperado final mitigado.
• Embora aumentar o tamanho de um $\tilde{O}$ e durante a propagação melhore sua precisão, medi-lo exige a realização de muito mais cálculos na QPU. Normalmente, isso aumenta os coeficientes dos termos de Pauli originais em $O$, além de criar muitos novos termos de Pauli com coeficientes menores. Tanto o reescalonamento dos coeficientes originais quanto a criação de novos termos podem aumentar a sobrecarga de amostragem. Na prática, realizamos mais um truncamento, considerando apenas os termos maiores em $\tilde{O}$.

contribuindo

O código-fonte está disponível em GitHub.

O guia do desenvolvedor está disponível em CONTRIBUTING.md, na raiz do repositório deste projeto. Ao participar, espera-se que você respeite o código de conduta do Qiskit.

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Citando este pacote

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Licença

Apache 2.0 da licença

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Referências

1. Andrew Eddins e outros, Cálculo de observáveis com cancelamento de ruído por meio da propagação de Pauli, arXiv:2606.20441 [quant-ph].

2. Ewout van den Berg e outros, Cancelamento probabilístico de erros com modelos esparsos de Pauli-Lindblad em processadores quânticos sujeitos a ruído, arXiv:2201.09866 [quant-ph].

3. Sergei Filippov e outros, Mitigação escalável de erros em redes de tensores para a computação quântica no curto prazo, arXiv:2307.11740 [quant-ph].