We present a method for estimating the number of shots required to achieve a desired variance in the results of a quantum circuit. First, we establish a baseline for single-qubit characterisation of individual noise sources. We then move on to multi-qubit circuits, focusing on expectation-value circuits. We decompose the variance of the estimator into a sum of a statistical term and a bias floor. These are independently estimated with one additional run of the circuit. We test our method on a Variational Quantum Eigensolver for $H_2$ and show that we can predict the variance to within known error bounds. We go on to show that for IBM Pittsburgh's noise characteristics, at that instant, 7000 shots for the given circuit would have achieved a $σ^2 \approx 0.01$


翻译:本文提出了一种估计量子电路结果达到期望方差所需测量次数的方法。首先,我们为单量子比特的独立噪声源表征建立了基准。随后扩展到多量子比特电路,重点关注期望值电路。我们将估计量的方差分解为统计项与偏差底限之和,并通过电路的额外单次运行独立估计这两项。我们在$H_2$分子的变分量子本征求解器上测试了该方法,结果表明可在已知误差范围内预测方差。进一步分析表明,针对当时IBM Pittsburgh的噪声特性,给定电路进行7000次测量即可实现$σ^2 \approx 0.01$的方差水平。

0
下载
关闭预览

相关内容

《量子目标检测》182页博士论文,约克大学
专知会员服务
28+阅读 · 2023年3月22日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年9月12日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
综述 | SLAM回环检测方法
计算机视觉life
16+阅读 · 2019年8月19日
你的算法可靠吗? 神经网络不确定性度量
专知
40+阅读 · 2019年4月27日
异常检测的阈值,你怎么选?给你整理好了...
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2018年9月19日
数据分析师应该知道的16种回归方法:负二项回归
数萃大数据
74+阅读 · 2018年9月16日
各种相似性度量及Python实现
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2017年7月6日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 1月14日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员