error mitigation | BriefGPT

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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
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%。
PDF2 months ago
用杨 - 巴克斯特方程和人工神经网络介导的量子错误缓解和校正
量子计算显示出巨大的潜力，但错误会带来重大挑战。本研究探索了使用人工神经网络（ANN）和杨 - 巴克斯特方程（YBE）减轻量子错误的新策略。与传统的计算密集型纠错方法不同，我们研究了人工错误调节。该文介绍了量子错误来源的基本知识，并探索了使
PDF5 months ago
量子强化学习的可微分量子架构搜索
基于梯度的量子架构搜索在 NISQ 时代提供了自动设计量子电路的框架，通过解决误差缓解、量子电路的灵活性、电路设计成本、BP 问题以及权重周期性等问题，该研究展示了梯度量子架构搜索在解决量子深度强化学习任务中的能力。
PDF9 months ago
量子神经网络中有限采样噪声的降低
本文提出了一种新的量子神经网络正则化方法，即方差正则化，可以在不增加量子电路评估的情况下减少噪声和梯度电路评估的测量数量。实验证明，该方法可以有效降低量子神经网络的方差和噪声水平，并在实际量子设备上进行了训练。
PDFa year ago
MM基于深度 GEM 网络的弱监督 UWB 距离误差缓解
本文提出了一种基于弱监督的学习框架，采用基于广义期望最大化（GEM）算法的深度学习方法，在弱监督标签的先验信息下对超宽带（UWB）测距误差进行鲁棒处理，实现了从原始数据中利用高语义特征的性能改进。
PDFa year ago
通过经典影子高效恢复 Pauli 噪声中的信息
该研究提出了一种有效的算法，它能够在 Pauli 噪声下从量子态中恢复信息，具有多项式时间复杂度和样本效率优势，并可作为 Clifford 电路的一个样本高效的错误缓解方案。
PDFa year ago
MM近期量子计算技术：Variational Quantum Algorithms、误差缓解、电路编译、基准测试和经典模拟
这篇论文介绍了近期量子计算技术的各种方法，包括变分量子算法、误差缓解、量子电路编译和基准测试协议等，并指出了它们的应用前景和提高量子设备性能的潜力。
PDF2 years ago
利用 Clifford 量子电路数据进行误差纠正
本文提出了一种新颖的、可扩展的误差缓解方法，旨在实现在存在硬件噪声的情况下准确估计量子观测值，该方法基于 Clifford 门，通过产生训练数据和使用线性 ansatz，使得可以预测任意电路的无噪声的观测值，运行在 16 个 qubit 的
PDF4 years ago