Apr, 2024
基于机器学习的误差缓解方法用于 IBM 的量子计算机上的可靠软件开发
A Machine Learning-Based Error Mitigation Approach For Reliable Software Development On IBM'S Quantum Computers
Asmar Muqeet, Shaukat Ali, Tao Yue, Paolo Arcaini
TL;DR该研究论文提出了一种名为 Q-LEAR 的实用机器学习方法,通过一种新颖的特征集来减轻量子软件输出中的噪声错误,并与现有的基准 ML 方法进行比较,结果表明,与基准相比,Q-LEAR 在真实量子计算机和模拟器上的误差缓解平均提高了 25%。