伝播ノイズ吸収（PNA）

このパッケージは、オブザーバブルの期待値におけるエラーを緩和するための伝播ノイズ吸収（PNA）[1] を実装しています。

PNA は、パウリ伝播を用いて、学習したノイズチャネルの逆を対象のオブザーバブルに「吸収」させることで機能します。つまり、ノイズモデル内の各パウリノイズ生成子を古典的に回路の末尾まで伝播させ、オブザーバブルに適用します。その結果、QPU で測定すると学習したゲートノイズを緩和する新しいオブザーバブルが得られます。

このパッケージは、一般的な量子回路とパウリオブザーバブルの期待値の推定に適していますが、この手法は一般にクリフォードに近い回路で最も効果的です。

はじめに

このパッケージをすぐに使い始めるための簡単なガイドは、クイックスタートガイドで確認できます。

ユースケースの例

この手法は、56量子ビットのトロッター分解されたイジングモデルのノイズを緩和するために使用されています [1]。

技術的な解説

手法の概要

最新の QPU でエンタングルゲートを実行すると、かなりの量のノイズが発生します。完全なフォールトトレラントデバイスが利用できるようになるまで、理想的なエンタングルゲート $U$ は利用できず、代わりに何らかのノイズチャネル $\Lambda$ の影響を受けることになります。

_images/noisy_expt.png

このゲートノイズをパウリ・リンドブラッドモデルとして学習し、効率的に特徴づけることが可能です。確率的エラーキャンセル（PEC）で示されているように、QPU のサンプリングプロトコルでアンチノイズ $\Lambda^{-1}$ を実装することでエラーを緩和できます [2]。テンソルネットワークエラー緩和（TEM）などの他の手法は、逆ノイズチャネルを古典的な後処理ステップとして実装します [3]。

_images/noise_mitigated_expt.png

TEM と同様に、PNA は逆ノイズチャネルを古典的な処理ステップで実装します。TEM がテンソルネットワークを使って、ノイズを緩和する写像を記述し、情報完全測定の集合に適用するのに対し、PNA はパウリ伝播を使って、オブザーバブル $O$ を逆ノイズチャネルを通して伝播させます。その結果、ノイズのある状態に対して測定すると学習したノイズを緩和する、新しいオブザーバブル $\tilde{O}$ が得られます。

_images/pna_overview.png

バイアスの原因

この実装では、各アンチノイズチャネル $\Lambda^{-1}_i$ 内の各パウリエラー生成子を回路の末尾まで伝播させます。各アンチノイズ生成子は、 $M$ 量子ビット回路の $N$ 個のパウリ回転ゲートの作用のもとで順伝播されるにつれて、項の数が $O(2^N)$ で増加し、最大 $4^M$ 個の固有なパウリ成分に向かいます。計算コストを制御するには、係数の小さい項を切り捨てる必要があり、その結果、発展させたアンチノイズチャネルにいくらかの誤差が生じます。
発展させたアンチノイズチャネル $\Lambda^{-1}$ の切り捨てに加えて、 $\tilde{O}$ も $\Lambda^{-1}$ を通して伝播される際に切り捨てられます。これも、最終的な緩和後の期待値におけるバイアスの原因となります。
伝播中に $\tilde{O}$ を大きく成長させると精度は向上しますが、それを測定するには QPU ではるかに多くのショットが必要になります。通常、これにより $O$ の元のパウリ項の係数が増加し、同時に係数の小さい多数の新しいパウリ項が生成されます。元の係数の再スケーリングと新しい項の生成の両方が、サンプリングオーバーヘッドを増加させる可能性があります。実際には、 $\tilde{O}$ の最大の項のみを測定することで、もう一度切り捨てを行います。

コントリビュート

ソースコードは GitHub 上で公開されています。

開発者ガイドは、このプロジェクトのリポジトリのルートにある CONTRIBUTING.md にあります。参加する際は、Qiskit の行動規範を遵守していただく必要があります。

リクエストやバグの追跡には GitHub Issues を使用しています。

このパッケージの引用

このパッケージを研究で使用する場合は、このプロジェクトのリポジトリにある CITATION.bib ファイルを使用して、適切な参考文献を引用してください。

ライセンス

Apache License 2.0

非推奨ポリシー

私たちはセマンティックバージョニングに従っています。ユーザーエクスペリエンスを向上させるため、後方互換性のない変更を行うことがあります。可能な場合は、新しいインターフェースと共存できる限り、古いインターフェースを残して非推奨としてマークします。実質的な改善、後方互換性のない変更、非推奨化はすべて、リリースノートに記載されます。

参考文献

Andrew Eddins, et al., Computing noise-canceling observables via Pauli propagation, arXiv:2606.20441 [quant-ph].
Ewout van den Berg, et al., Probabilistic error cancellation with sparse Pauli-Lindblad models on noisy quantum processors, arXiv:2201.09866 [quant-ph].
Sergei Filippov, et al., Scalable tensor-network error mitigation for near-term quantum computing, arXiv:2307.11740 [quant-ph].

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