Testing platform-independent quantum error mitigation on noisy quantum computers
本文提出资源归一化的“改进因子”，在 IBM、IonQ、Rigetti 及含噪声模拟器上用零噪声外推和概率错误抵消评估两类基准，证明量子错误缓解平均有益但性能依赖平台。
2022-12-19 cs.ET quant-ph
Quantum Computers for Weather and Climate Prediction: The Good, the Bad and the Noisy
本文介绍了量子计算的关键方面，探讨了量子计算机未来在数值天气和气候预测中的潜力，并使用新量子算法求解非线性模型，同时分析了其在处理“大数据”等现实问题时面临的挑战。
2022-10-31 physics.ao-ph quant-ph
A Quantum to Classical Phase Transition in Noisy Quantum Computers
从量子物理到经典物理转变的基本问题通常用退相干来解释，并被视为一个渐进的过程。对有噪量子计算机中纠缠或量子相关的研究意味着，在某些情况下，从量子到经典的转变实际上是一种相变。在$d$维噪声量子计算机中定义了纠缠长度的概念，并证明了在临界噪声率下纠缠发生相变，此时纠缠长度从无限变为有限.在临界噪声率之上，宏观经典行为是预期的，而在临界噪声率之下，宏观上彼此远离的子系统可以纠缠。超临界相的宏观经典行为不仅适用于量子计算机，而且适用于任何由宏观上许多有限态粒子组成的量子系统，具有局部相互作用和局部退相干，并受到一些额外的条件。这一现象为此类系统中经典行为的出现提供了一种可能的解释。给出了一个简单的计算公式，给出了任意一个这样的系统在超临界相的纠缠长度的上限，并可以通过实验进行验证。
1999-10-19 quant-ph
SLIQ: Quantum Image Similarity Networks on Noisy Quantum Computers
Northeastern University（东北大学）
针对无监督图像相似性检测难以在噪声量子计算机上实现的问题，本文提出首个资源高效的开源量子相似性检测网络 SLIQ，并结合量子学习与方差降低算法。
2023-09-26 cs.CV eess.IV quant-ph
Variational Quantum Eigensolver Approach to Prime Factorization on IBM's Noisy Intermediate Scale Quantum Computer
本研究提出基于变分量子特征求解器（VQE）的量子-经典混合质因数分解算法，经IBM真实量子计算机与经典模拟器验证，分别可分解最大253与1048561的数，展现了近期量子计算的应用潜力。
2025-03-19 quant-ph
Optimal-order Trotter-Suzuki decomposition for quantum simulation on noisy quantum computers
本文研究在噪声量子计算机上使用高阶 Trotter-Suzuki 分解模拟量子系统的条件，发现当门错误降低约一个数量级时，高阶 Trotterization 可最小化数学与物理总误差。
2024-12-30 quant-ph
A novel approach to noisy gates for simulating quantum computers
本文提出通过修改无噪声门构造可纳入环境效应的噪声门，以更准确模拟 NISQ 量子计算机，并在最多18量子比特实验中优于 Qiskit。
2023-09-20 quant-ph
Qubit Allocation for Noisy Intermediate-Scale Quantum Computers
在噪声中等规模量子计算机的时代，我们预计在可预见的未来会出现越来越多量子比特的量子设备。为了实际运行量子程序，必须通过量子比特分配算法将逻辑量子比特映射到物理量子比特。然而，在当今的设备上，量子比特的错误率和连通性不同。在这里，我们建立并证明在当前的实验设备上的一个新的分配算法，该算法结合了模拟退火方法与局部搜索的解决方案空间，使用Dijkstra算法。我们的算法考虑了量子硬件和正在编译的量子程序的加权连接约束。新的量子程序将使物理学、化学和材料科学取得前所未有的发展，我们的工作为优化量子程序的编译器提供了一条重要的新途径。
2018-10-18 quant-ph
On quantum factoring using noisy intermediate scale quantum computers
我们研究了变分量子因子分解（VQF）算法的性能和资源使用情况，不同的实例大小和优化算法。我们的模拟表明，更好的机会找到基态时，使用VQE，而不是QAOA的优化。在基于梯度的优化，我们发现，所需的时间量子线路梯度估计是一个重要的问题，如果VQF是成为具有竞争力的经典因式分解算法。此外，我们比较了纠缠和非纠缠电路在VQE优化，并没有看到显着的证据，有利于包括纠缠的VQE电路。
2022-08-15 quant-ph
Simulating noisy variational quantum eigensolver with local noise models
变分量子本征求解器（VQE）在近中期噪声量子计算机（NISQ）上具有很好的量子优势。VQE的一个核心问题是噪声，特别是物理噪声对实际量子计算机的影响。我们系统地研究了噪声对VQE算法的影响，通过对各种局部噪声模型进行数值模拟，包括振幅阻尼，失相和去极化噪声。结果表明，随着噪声概率的增加，基态能量会偏离精确值，一般情况下，噪声会随着电路深度的增加而积累。我们建立了一个噪声模型来捕获实际量子计算机中的噪声。我们的数值模拟结果与IBM Quantum计算机上的量子实验结果一致。我们的工作为带噪VQE的实际研究提供了新的思路。对VQE噪声效应的深入理解将有助于在近场量子计算机上发展量子错误缓解技术。
2021-04-14 quant-ph
Mitiq: A software package for error mitigation on noisy quantum computers
我们介绍了Mitiq，一个用于噪声量子计算机上的错误缓解的Python软件包。错误缓解技术可以通过依赖于量子采样和经典后处理技术的混合，以最小的量子资源开销来减少噪声对近期量子计算机的影响。Mitiq是一个可扩展的工具包，包含不同的误差缓解方法，包括零噪声外推，概率误差消除和Clifford数据回归。该库旨在与通用后端兼容，并与不同的量子软件框架接口。我们使用代码片段来描述Mitiq，以演示其用法，并讨论其特性和贡献准则。我们提出了几个例子，证明错误缓解IBM和Rigetti超导量子处理器以及嘈杂的模拟器。
2022-08-01 cs.ET quant-ph
Observation of Localization Using a Noisy Quantum Computer
本工作通过评估短时演化后量子自旋链的磁化强度和扭曲重叠，展示了如何利用噪声量子计算机观测强无序系统的局域化，并结合精确对角化分析了噪声诱导误差的影响。
2024-01-11 cond-mat.stat-mech quant-ph
Special Session: Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) Computers -- How They Work, How They Fail, How to Test Them?
首先，量子计算机最近已经证明了“量子至上”或“量子优势“：执行在经典机器上不可能的计算。今天的量子计算机遵循NISQ范式：它们的错误率比传统电子产品高得多，并且没有足够的量子资源来支持强大的纠错协议。这引发了一些问题，即相关计算是否在NISQ架构的范围内。一些“NISQ时代的算法”被假定为与这种计算机的特性相匹配;例如，变分优化器是基于交织相对较短的量子和经典计算，从而最大限度地提高成功的机会。本文将批判性地评估NISQ计算的承诺和挑战。到目前为止，这个领域已经取得了什么成就，我们可能很快会取得什么成就，我们在哪里必须持怀疑态度，等待更大规模的完全纠错架构的出现？
2023-01-27 quant-ph
Identification of symmetry-protected topological states on noisy quantum computers
识别拓扑性质是一个主要的挑战，因为根据定义，拓扑状态没有局部序参量。虽然这一挑战的通用解决方案还没有，广泛的一类拓扑状态，即受保护的拓扑（SPT）状态，可以通过其纠缠谱中的独特简并来识别。在这里，我们提出并实现了两个互补的协议来探测这些简并的基础上，分别解决纠缠熵和测量为基础的计算算法。这两个协议将量子信息处理与物质的SPT相的分类联系起来。它们调用集群状态的创建，并在IBM量子计算机上实现。实验结果相比，嘈杂的模拟，使我们能够研究的稳定性的拓扑状态的扰动和噪声。
2020-09-22 cond-mat.str-el quant-ph
Accelerated quantum Monte Carlo with mitigated error on noisy quantum computer
量子蒙特卡罗和量子模拟是理解量子多体系统的重要工具。量子蒙特卡罗算法作为一种经典算法，存在符号问题，阻碍了它在大多数费米子系统和实时动力学中的应用。本文介绍了一种新的非变分算法，该算法利用量子模拟作为子程序，通过简化符号问题来加速量子蒙特卡罗。量子子程序可以用浅电路实现，并且通过结合误差缓解，即使当电路噪声很大时，也可以将蒙特卡罗方差降低几个数量级。因此，所提出的量子算法适用于近期噪声量子硬件。
2022-01-05 nucl-th quant-ph
Exploring Quantum-Enhanced Machine Learning for Computer Vision: Applications and Insights on Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices
Deloitte（德勤）
本研究针对NISQ设备噪声问题，探索量子计算与机器学习在计算机视觉中的结合，评估数据重上传和补丁GAN等混合量子-经典算法，证明其性能可比或优于经典方法。
2024-04-01 cs.LG quant-ph
Accurate Chemical Reaction Modeling on Noisy Intermediate-Scale Quantum Computers Using a Noise-Resilient Wavefunction Ansatz
提出一种结合活性轨道选择、DSRG有效Hamiltonian和抗噪声波函数ansatz的高效量子模拟方案，在NISQ设备上实现了精确的化学反应建模，推动了NISQ时代量子效用的实现。
2024-04-22 quant-ph
Estimating the Jones polynomial for Ising anyons on noisy quantum computers
本研究将琼斯多项式在第四单位根处的求值归约为量子比特稳定子电路振幅计算，用Hadamard测试估计振幅，提出了噪声量子处理器的标准基准，并验证了零噪声外推法的误差缓解效果。
2025-06-16 quant-ph
Synergy between noisy quantum computers and scalable classical deep learning
本文提出将噪声量子计算机与经典卷积神经网络相结合，利用含噪期望值和电路结构信息预测量子伊辛模型Trotter电路的精确期望值，在经典方法失败时仍有效并优于零噪声外推，展示了量子-经典协同提升计算精度的优势。
2024-04-11 cond-mat.dis-nn quant-ph
Playing quantum nonlocal games with six noisy qubits on the cloud
非定域博弈是贝尔不等式的推广，旨在证明量子优势。这些游戏非常适合有噪声的量子计算机，因为它们只需要准备一个浅电路，然后测量非对易观测。在这里，我们考虑在Science 362，308（2018）中提出的非局部博弈的最小实现。我们通过使用IBM、Ionq和Honeywell的云上量子计算机准备一个6量子比特的集群状态来测试这个游戏。我们的方法包括几个层次的优化，如电路的身份和错误缓解，并允许我们跨越经典的阈值，并在一个量子计算机中展示量子优势。最后，我们引入一个不同的不等式，使我们能够在不太精确的量子计算机中观察到量子优势，代价是探测更多的电路。
2022-02-17 quant-ph
Super-resolution of Green's functions on noisy quantum computers
针对近期量子计算机退相干误差限制格林函数光谱分辨率的问题，提出用原子范数最小化超分辨率技术降低光谱重建所需最小电路深度，经IBM量子计算机实验验证，其重建误差比标准方法小一个数量级，可为量子优势构建提供非变分工具。
2023-12-19 quant-ph
Numerical simulation of information recovery in quantum computers
退相干是量子计算机建成之前需要解决的主要问题。为了控制退相干，可以使用纠错方法，但这些方法本身就是有噪声的量子计算过程。在这项工作中，我们研究了Steane和Shor的容错恢复方法的能力，以及Steane的辅助网络的修改，以纠正量子比特中的错误。我们测试一种方法来正确地测量这些方法的辅助的保真度，并通过一个嘈杂的量子信道，即使使用嘈杂的纠错方法进行有效的纠错的可能性。
2002-07-11 quant-ph
Quantum Simulation on Noisy Superconducting Quantum Computers
量子模拟是量子计算的一个潜在的强大应用，有望能够模拟经典计算方法无法达到的有趣的量子系统。尽管有这样有前途的应用，并在积极的研究增加，很少有介绍性的文献或演示的主题在研究生或本科生的水平。这人为地增加了进入该领域的障碍，而该领域的学术界和工业界的劳动力已经有限。在这里，我们介绍了模拟量子系统，从一个选定的哈密顿量，概述状态的准备和演变，并讨论测量方法。我们提供了一个例子模拟测量状态动力学的紧束缚模型与无序的时间演化使用铃木-特罗特分解。此外，错误缓解和噪声降低对于在当前可用的噪声量子计算机上执行量子算法是必不可少的。我们讨论和演示各种错误缓解和电路优化技术，显着提高性能。所有的源代码都是免费提供的，我们鼓励读者在此基础上进行构建。
2022-10-06 quant-ph
MUQUT: Multi-Constraint Quantum Circuit Mapping on Noisy Intermediate-Scale Quantum Computers
量子技术领域的快速发展为研究人员提供了实验量子线路和模拟小规模量子程序的真正可能性。然而，当前可用的量子比特的质量和环境噪声对量子线路的平稳执行提出了挑战。因此，有效的设计自动化流程映射到噪声中间尺度量子（NISQ）计算机给定的算法变得至关重要。最先进的量子设计自动化工具主要集中在减少逻辑深度，门数和量子位数，最近强调拓扑感知（最近邻符合性）映射。在这项工作中，我们扩展的技术映射流程，同时考虑拓扑和门保真度的约束，同时保持逻辑深度和门数作为优化目标。我们提供了一个全面的问题制定和多层方法来解决它。建议的自动化流程与商业量子计算机兼容，如IBM QX和Rigetti。对10个标准量子线路的仿真结果表明，该电路的保真度最高可提高3.37倍，平均提高1.87倍。
2019-11-16 quant-ph
Correcting a noisy quantum computer using a quantum computer
针对经典解码难以匹配量子操作速度的问题，本文提出并验证用量子电路训练并执行实时量子纠错解码的方案。
2025-06-10 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech quant-ph
Testing Quantum Mechanics using Noisy Quantum Computers
我们概述了一个建议，以测试量子力学在高复杂度制度使用嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备。该过程包括模拟一个非Clifford随机电路，然后是它的逆电路，然后检查结果状态是否与初始状态相同。我们的动机是假设量子力学不是基本的，而是从计算能力较低的理论中产生的，例如经典力学。这个突现的量子力学（EmQM）假设预测量子计算机将无法进行足够复杂的量子计算。我们表明，量子力学预测，我们的程序的保真度随电路深度呈指数衰减（由于噪声在NISQ设备），而EmQM预测，保真度将衰减显着更迅速足够深的电路，这是实验签名，我们建议寻找。我们估计粗略的界限时，可能的信号EmQM应预期。此外，我们发现信息量大的实验应该只需要数千个量子位。
2022-08-25 hep-th quant-ph
Support Vector Machines on Noisy Intermediate Scale Quantum Computers
Ericsson Research（爱立信研究院）
支持向量机算法被认为是在无线电接入网络中实现自动化的关键。具体而言，它们在基于设备和网络级指标预测视频流的用户体验质量方面至关重要。量子支持向量机是经典支持向量机算法的量子模拟，它利用量子计算机的特性以指数方式加速算法。在这项工作中，我们推导出一个优化的预处理单元的量子SVM，允许分类任何二维数据集是线性可分离的。我们还提供了一种核矩阵生成电路的结果读出方法，以避免量子层析成像，这反过来又降低了量子电路深度。我们还推导出一个量子SVM系统的基础上优化的HHL量子电路与减少电路深度。
2019-09-26 cs.ET cs.LG quant-ph
Probing many-body localization on a noisy quantum computer
当无序度大于相互作用强度时，相互作用粒子的无序系统表现出定域行为。在没有纠错的量子计算机上研究这种现象是具有挑战性的，因为即使是与热环境的弱耦合也会破坏大多数局域化特征。幸运的是，局部算子的谱函数已知包含可以在噪声存在下生存的特征。在这些光谱中，与热相相比，在低频处的离散峰和软间隙指示本地化。本文介绍了在囚禁离子量子计算机上计算一维无序海森堡模型的谱函数。此外，我们设计了一个错误缓解技术，这是有效地从测量中去除噪声，允许清晰的本地化签名出现的混乱增加。因此，我们表明，谱函数可以作为一个强大的和可扩展的诊断多体局域化的当前一代的量子计算机。
2020-06-22 cond-mat.str-el quant-ph
How Quantum Computers Can Fail
我们提出并讨论了两个假设的性质，高度相关的噪声物理随机系统的错误。第一个假设断言一对基本相关的元素的误差本身基本相关。第二个假设断言，在一个有许多高度相关元素的噪声系统中，会有很强的误差同步效应。这些假设似乎对量子计算机有害。
2007-01-21 quant-ph
Efficiently improving the performance of noisy quantum computers
针对含噪声近期量子器件的性能提升需求，该研究提出两种结合噪声重构的高效错误缓解协议，在四比特超导处理器上验证其可有效缓解多种噪声，最高将电路变分距离提升86%。
2024-07-06 quant-ph
Efficient Quantum Simulation of Open Quantum System Dynamics on Noisy Quantum Computers
本文提出一种利用NISQ设备固有门错误模拟开放量子系统动力学的新方案，无需辅助量子比特或显式浴工程，在IBM-Q上高效模拟光合二聚体能量转移，为NISQ时代量子优势提供新方向。
2021-09-10 quant-ph
Provable bounds for noise-free expectation values computed from noisy samples
该研究量化了含噪量子计算机的采样开销并关联层保真度，提出用含噪样本的条件风险价值推导无噪期望值的可证边界，经127比特真实量子设备实验验证与理论高度吻合，可用于优化和量子机器学习等场景。
2023-12-01 cs.ET quant-ph
Scalable Quantum Algorithms for Noisy Quantum Computers
针对含噪声量子计算机资源受限问题，该博士论文提出基于随机近似和QGT新视角的两类可扩展量子算法，并在Ising、Heisenberg模型及27量子比特硬件上验证其有效性。
2024-03-01 quant-ph
Robust entanglement renormalization on a noisy quantum computer
提出了一种研究强相互作用量子多体系统临界态和非临界态的方法。该方法基于一个类似MERA的张量网络，该网络可以使用比系统大小小得多的量子位在嘈杂的量子计算机上有效且可靠地收缩。我们证明了收缩的结果对噪声是稳定的，估计的能量上界的基态能量。我们数值证实的稳定性，遵循从操作符标度维数下的重整化群流的积极性。变分上界来自于物理量子比特到张量网络的不同位置的特定分配加上噪声模型是局部的假设。我们假设一个标度律，张量网络可以如何很好地近似基态的格点调节共形场论在d空间维度，并提供证据的假设。在此假设下，$O(\log^{d}(1/δ))$ -量子比特量子计算机可以制备能量密度$δ$高于基态的有效量子力学态。在存在噪声的情况下，可以实现$δ= O(ε\log^{d+1}(1/ε))$，其中$ε$是噪声强度。
2017-11-20 cond-mat.str-el quant-ph
Particle track reconstruction with noisy intermediate-scale quantum computers
带电粒子轨道的重建是当前和未来对撞机实验的关键计算挑战。考虑到量子计算的快速发展，探索其在高能物理中解决这一问题和其他问题的潜力至关重要。该问题可以表述为二次无约束二进制优化（QUBO），并使用变分量子本征求解器（VQE）算法求解。在这项工作中，QUBO分为更小的子QUBO，适合目前或在短期内可用的硬件的影响进行评估。然后，在理想的模拟中，使用模仿量子器件的噪声模型和IBM量子计算机，研究了VQE在小量子量子点上的性能。这项工作作为一个证明的原则，VQE可用于粒子跟踪和调查修改的VQE，使其更适合于组合优化。
2023-03-23 hep-ex quant-ph
Machine learning applications for noisy intermediate-scale quantum computers
University of Edinburgh（爱丁堡大学）
量子机器学习已被证明是一个富有成果的领域，在其中寻找量子计算机的潜在应用。这对于那些在短期内可用的，所谓的噪声中间尺度量子（NISQ）设备尤其如此。在这篇论文中，我们开发和研究了三个适用于NISQ计算机的量子机器学习应用程序，这些应用程序根据呈现给它们的数据的复杂性进行排序。这些算法本质上是变分的，并且使用参数化的量子线路（PQC）作为底层量子机器学习模型。第一个应用领域是使用PQC的量子分类，其中数据是经典的特征向量及其相应的标签。在这里，我们研究了这种模型中某些数据编码策略对量子计算机中存在的噪声的鲁棒性。第二个领域是使用量子计算机的生成建模，我们使用量子线路玻恩机从复杂的概率分布中学习和采样。我们讨论并提出了这样的模型的量子优势的框架，提出了基于梯度的训练方法，并在数值上和Rigetti量子计算机上（最多28个量子比特）证明了这些方法。对于我们的最后一个应用程序，我们提出了一个变分算法在该地区的近似量子克隆，其中的数据成为量子的性质。对于该算法，我们推导出可微的成本函数，证明理论保证，如忠实性，并结合最先进的方法，如量子架构搜索。此外，我们展示了该算法是如何有用的发现新的可实现的攻击量子密码协议，专注于量子硬币翻转和密钥分发为例。
2022-05-19 cs.LG quant-ph
Prospect of using Grover's search in the noisy-intermediate-scale quantum-computer era
为了了解Grover搜索算法在存在量子计算机噪声的情况下对大型非结构化数据的利用范围，我们通过施加各种类型的噪声进行了一系列模拟，由IBM QISKit建模。我们应用三种形式的Grover算法：（1）标准算法，具有4-10个量子位，（2）最近发表的修改的Grover算法，设置为减少电路深度，以及（3）（1）和（2）中的算法，通过添加辅助量子位修改多控制Toffoli。基于这些模拟，我们找到了这些情况下的噪声上限，建立其依赖于电路的量子深度，并提供它们之间的比较。通过拟合阈值的外推，我们预测了当应用Grover算法在大到32000的数据集中搜索数据时，典型的门误差界限是什么。
2020-09-18 quant-ph
Realization of quantum signal processing on a noisy quantum computer
本文提出通过逐步降低电路开销在噪声量子硬件上运行完整 QSP 协议，并在 Quantinuum H1-1 上实现 Hamiltonian 模拟与纠缠熵计算。
2023-09-27 quant-ph
Interaction Energies on Noisy Intermediate-Scale Quantum Computers
在有噪声的中间尺度量子计算机（NISQ）上计算相互作用能似乎是具有挑战性的，直接应用现有的量子算法。例如，使用标准超分子方法和变分量子本征求解器（VQE）将需要极其精确地分辨碎片的总能量，以提供对相互作用能的精确扣除。在这里，我们提出了一个自适应微扰理论（SAPT）的方法，可以提供高量子资源效率的相互作用能。特别值得注意的是，我们提出了一个量子扩展随机相位近似（ERPA）的SAPT二阶感应和色散项，包括交换对应的治疗。与以前的工作一阶项，这提供了一个完整的SAPT（VQE）相互作用能量高达二阶的配方。SAPT相互作用能项作为第一级观测量计算，不扣除单体能量，唯一需要的量子观测是VQE单粒子和双粒子密度矩阵。根据经验，我们发现SAPT（VQE）可以提供准确的相互作用能，即使粗略优化，低电路深度波函数的量子计算机，通过理想的状态矢量模拟。总相互作用能的误差是数量级低于相应的单体波函数的VQE总能量误差。
2022-07-01 quant-ph
Implementing 2-qubit pseudo-telepathy games on noisy intermediate scale quantum computers
本文回顾了在量子计算机上实现Mermin魔方游戏的两种方法，并提出基于2量子比特Pauli群几何的新Doily游戏，在IBM量子设备上验证其量子性，但噪声限制了完整展示。
2023-10-11 math-ph math.MP quant-ph
Quantum Computing with Very Noisy Devices
从理论上讲，量子计算机可以有效地模拟量子物理，分解大数并估计积分，从而解决其他棘手的计算问题。在实践中，量子计算机必须与称为"门“的嘈杂设备一起运行，这些设备往往会破坏计算所需的脆弱量子态。容错量子计算的目标是精确计算，即使每次使用门都有很高的错误概率。在这里，我们给出的证据表明，准确的量子计算是可能的，每个门的错误概率超过3%，这是显着高于以前认为可能的。然而，在如此高的错误概率下进行计算所需的资源过多。幸运的是，它们随着错误概率的降低而迅速降低。如果我们拥有与当今数字计算机相当的量子资源，我们就可以实现非平凡的量子计算，每个门的错误概率高达1%。
2004-11-02 quant-ph
Projective Quantum Eigensolver via Adiabatically Decoupled Subsystem Evolution: a Resource Efficient Approach to Molecular Energetics in Noisy Quantum Computers
本文提出一种基于二分退耦参数化拟设的投影量子特征求解器，在NISQ硬件上以资源高效方式准确计算分子基态能量，具有更浅电路和更少测量，且在噪声下表现优越。
2024-03-19 quant-ph
Minimizing estimation runtime on noisy quantum computers
混合量子经典算法，如变分量子本征求解器（VQE）所需的测量数量对于许多具有实用价值的问题是过高的。对于这样的问题，实现量子优势将需要显著降低这种成本的方法。降低测量成本的先前量子算法（例如，量子幅度和相位估计）需要对于近期实现来说太低的错误率。在这里，我们提出的方法，利用可用的量子相干性，以最大限度地提高噪声量子设备上的采样功率，减少测量数量和运行时间相比，标准的采样方法的变分量子本征求解器（VQE）。我们的方案从量子精密测量、相位估计和最近的“alpha-VQE”方案中获得灵感，得到了一个对错误鲁棒且不需要辅助量子位的一般公式。这种方法的中心目标是我们所说的“工程似然函数”（ELF），用于执行贝叶斯推断。我们展示了ELF形式主义如何提高采样中的信息增益率，因为物理硬件从嘈杂的中间尺度量子计算机的状态过渡到量子纠错的状态。这项技术加速了许多量子算法的核心组件，其应用包括化学，材料，金融等。与VQE类似，我们预计小规模的实现将在今天的量子设备上实现。
2021-03-20 quant-ph
Noisy intermediate-scale quantum computers
本文综述量子计算在算法、硬件与技术路线上的进展，总结NISQ时代的挑战，并展望容错量子计算与杀手级应用前景。
2023-03-07 quant-ph
Variational Quantum Algorithms for Differential Equations on a Noisy Quantum Computer
本文研究在含噪声量子计算机上利用变分量子算法QCL结合参数移位规则求解微分方程，并在IBM量子硬件上验证了函数学习、求导及一阶微分方程求解的可行性，同时展示了多量子比特并行学习与耦合微分方程求解的潜力。
2025-04-10 quant-ph
Noisy intermediate-scale quantum computing algorithm for solving an $n$-vertex MaxCut problem with log($n$) qubits
量子计算机是一种设备，与经典计算机相比，它可以更有效地解决问题。由于开发量子误差校正计算机的时间轴尚不清楚，量子计算社区已经将很多注意力集中在开发用于当前可用的噪声中等规模量子计算机（NISQ）的算法上。到目前为止，在NISQ中，优化问题是最常研究的问题之一，并且经常使用量子近似优化算法（QAOA）来解决。该算法以计算具有最大边分离（MaxCut）的图分区而闻名，但可以轻松计算与图相关的其他问题。在这里，我提出了一种新的量子优化算法，与QAOA相比，它使用的量子位数呈指数级减少，同时需要显着减少的量子操作来解决MaxCut问题。这种改进的性能使我能够在公共可用的5量子比特门量子计算机上划分具有32个节点的图，而无需任何预处理，例如将图划分为更小的子图。与基于门的量子计算机（如Google Sycamore）上的最新实验相比，这些结果代表了图形大小增加了40%。在量子计算机的理想模拟器上，所得到的下界为77.6%，在实际硬件基准上的解为54.9%。此外，用量子计算机的模拟器来处理由128个节点的图表示的大规模优化问题，同样没有任何预划分成更小的子问题，并且实现了67.9%的下限解。这里提出的研究为使用强大的遗传优化器与量子计算机协同工作铺平了道路
2023-02-15 physics.comp-ph quant-ph
Symmetry-Checking in Band Structure Calculations on a Noisy Quantum Computer
The University of Melbourne（墨尔本大学）；CSIRO（联邦科学与工业研究组织）
本研究提出了一种在噪声量子计算机上识别双层石墨烯带结构交叉点对称性的方法，通过特征检查量子电路和去极化噪声模型评估其鲁棒性。
2025-06-25 quant-ph
Designing a Machine Learning-Driven, Cross-Hardware Emulator for Noisy Quantum Computers with Gate-Based Protocols
Institute of High Performance Computing (IHPC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（高性能计算研究所，科学技术研究局）；Dipartimento di Fisica, Università degli Studi di Milano（米兰大学物理系）；INFN, Sezione di Milano（意大利国家核物理研究所，米兰分部）；Theoretical Physics Department, CERN（欧洲核子研究中心理论物理部）；Quantum Research Center, Technology Innovation Institute（技术创新研究所量子研究中心）
本文提出了一种基于机器学习的跨硬件模拟器，用于模拟具有门协议的嘈杂量子计算机，通过监督学习训练数据预测噪声模型，从而提高量子程序的优化和调试效果。
2026-05-19 quant-ph
Quantum Simulation of Dissipative Energy Transfer via Noisy Quantum Computer
National Taiwan University（台湾大学）；Okinawa Institute of Science and Technology（冲绳科学技术大学院大学）
研究噪声量子计算机模拟耗散能量转移动力学，利用噪声作为校准资源而非单纯误差源，通过编码单激发态并实现相干动力学，展示噪声门频率与HEOM参数的线性关系，结合TTM方法扩展动力学范围。
2026-04-14 quant-ph
Towards Accurate Quantum Chemical Calculations on Noisy Quantum Computers
针对NISQ设备上VQE受噪声影响的问题，提出三种方法（减少浴轨道、精确计算RDM、数学后处理）以提升DMET+VQE组合的精度，并在模拟器和真实设备上验证其超越经典黄金标准。
2023-11-16 quant-ph
Cycle discrete-time quantum walks on a noisy quantum computer
本文使用 qiskit 在 IBM 量子设备上测试了环离散时间量子游走，并开发自定义噪声模型，估算出执行更大规模量子游走所需的噪声降低水平。
2023-12-07 quant-ph
Error estimation in current noisy quantum computers
本研究针对NISQ时代量子误差评估需求，分析IBM量子机误差来源，提出TED-qc工具计算电路总误差概率以估算保真度下界，经三种量子模型验证超99%案例有效，还研究了测量噪声的误差缓解，方法可扩展至其他量子计算机。
2024-05-14 physics.comp-ph quant-ph
Quantum State Discrimination Using Noisy Quantum Neural Networks
短期量子计算机是嘈杂的，因此必须运行低电路深度和量子位数的算法。在这里，我们研究噪声如何影响量子神经网络（QNN）的状态歧视，适用于近期量子设备，因为它满足上述标准。我们发现，当在有噪声的设备上模拟梯度计算时，大量的参数是不利的。通过引入一个新的更小的电路模型，我们克服了这一限制，并发现QNN在当前量子硬件的噪声水平下表现良好。我们还表明，在较高的噪声水平下训练的网络仍然可以收敛到有用的参数。我们的研究结果表明，有噪声的量子计算机可以用于状态识别和量子生成对抗网络输出的分类器。
2020-06-15 quant-ph
Glassy dynamics with softened kinetic constraints on a noisy quantum computer
Universität Tübingen（蒂宾根大学）；The University of Nottingham（诺丁汉大学）；Sapienza Università di Roma（罗马第一大学）
该研究在超导量子处理器上实现Floquet-East模型，借助中间电路测量识别玻璃态动力学的动力学异质性，证明噪声中等规模量子设备可作为研究关联多体现象的可扩展测试平台。
2026-08-31 cond-mat.stat-mech quant-ph
