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Error Mitigation incl. Noise Learning auf Software- und Hardware-Ebene
Fehlermitigation bezeichnet Verfahren, die den Einfluss von Rauschen in Quantenberechnungen reduzieren, ohne eine vollständige Quantenfehlerkorrektur (QEC) zu erfordern. Im Gegensatz zu QEC benötigen diese Methoden weder zusätzliche Qubits noch fehlertolerante Operationen und sind daher insbesondere für NISQ‑Hardware notwendig und praktikabel. Rauschquellen umfassen Gatterfehler, Dekohärenz mit dem Verlust quantenmechanischer Information, Auslesefehler mit Bit‑Flips bei Messungen sowie Crosstalk durch unerwünschte Wechselwirkungen zwischen Qubits. Im Kontext des Quantenmaschinellen Lernens (QML) können Gatterfehler dazu führen, dass Quanten‑Kernel‑Gram‑Matrizen nicht mehr positiv semidefinit sind oder dass Parameteroptimierungen durch verrauschte Gradienten verfälscht werden. Fehlermitigationstechniken sind daher erforderlich, um die Semipositivität der Kernel wiederherzustellen oder unverzerrte Kostenfunktionsauswertungen zu ermöglichen. Viele dieser Methoden gehen jedoch mit erheblichem Sampling‑ und Schaltkreis‑Overhead einher und sind daher auf flache bis mittelgroße Quantenschaltkreise beschränkt.
Error mitigation refers to techniques that reduce the impact of noise in quantum computations without requiring full quantum error correction (QEC). Unlike QEC, these methods do not need additional qubits or fault-tolerant operations and are thus particularly useful and necessary in the realm of NISQ hardware. The sources of noise comprise gate errors, decoherence leading to a loss of quantum information, readout errors that cause measurement bit-flips and crosstalk due to unwanted qubit interactions. In the context of QML, gate errors may lead to quantum kernel Gram matrices that are no longer positive semi-definite or corrupted parameter optimization due to noisy gradient estimates. Error mitigation techniques are then required to restore the kernel semi-positive-definiteness or to allow for unbiased cost function evaluations. However, the application of many error mitigation methods comes at the cost of sampling and circuit overhead and are thus only feasible for shallow- to medium-sized circuits.
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