Error Mitigation for Quantum Approximate Optimization
解决近期量子器件的优化问题需要开发错误缓解技术来应对硬件退相干和退相过程。我们提出了一种缓解技术的基础上LHZ架构。该架构使用逻辑变量的冗余编码来解决完全可编程平面量子芯片上的优化问题。我们将讨论如何利用这种冗余来减轻量子优化算法中的错误。在量子近似优化算法（QAOA）的特定背景下，我们表明，通过适当修改目标成本函数，可以显着减轻错误。
2023-01-12 quant-ph
Simple Mitigation Strategy for a Systematic Gate Error in IBMQ
我们报告的观察和表征的系统误差的实施$U_3$门在IBM量子计算机。该误差表现为门的一个角度的一致偏移，其幅度与IBM使用Clifford随机基准计算的引用误差无关。我们提出了一个简单的缓解程序，导致CHSH不等式的观测值的改善，突出了短深度量子线路的简单缓解策略的实用性。
2020-12-10 quant-ph
Noise-Agnostic Unbiased Quantum Error Mitigation for Logical Qubits
Graduate School of China Academy of Engineering Physics（中国工程物理研究院研究生院）；International Center for Elementary Particle Physics, University of Tokyo（东京大学基础粒子物理国际中心）；Department of Applied Physics, University of Tokyo（东京大学应用物理系）
本文提出一种无需复杂误差模型的量子误差缓解方法，通过单个准确参数和误差采样实现无偏计算，降低误差缓解成本并提高鲁棒性。
2026-01-09 quant-ph
Error mitigation via error detection using Generalized Superfast Encodings
本文提出在Bravyi-Kitaev超快编码中嵌入量子检错码的量子化学模拟错误缓解方法，并证明其在无自旋Hubbard模型上可高概率检测错误且适用于现实量子比特连通性条件。
2023-09-20 quant-ph
General error mitigation for quantum circuits
概述了一种减轻量子线路中误差影响的一般方法。该方法是针对理想方法应具有的特性而提出的，并对现有方法中仅减少状态准备和测量误差的缺点进行了改进。该方法在不同的IBM Q量子设备上进行了测试，使用随机生成的电路，最多有四个量子位。绝大多数结果显示出显著的错误缓解。
2020-11-21 quant-ph
Qubit Readout Error Mitigation with Bit-flip Averaging
量子计算机正变得越来越容易获得，并且可能很快就会在有用的任务中超越经典计算机。然而，量子位读出错误仍然是在当前设备上运行量子算法的一个重大障碍。我们提出了一个方案，以更有效地减轻量子硬件上的这些错误，并在数值上表明，我们的方法始终优于以前的缓解方案。我们的方案消除了读出误差中的偏差，从而允许用少得多的校准测量来建立一般的误差模型。具体地，对于读出$n$ -量子位，我们示出了校准测量的数量的$2^n$减少的因子，而不牺牲补偿相关误差的能力。我们的方法可以与其他缓解方法相结合并简化，即使对于大量的量子位也可以进行易于处理的缓解。
2021-09-28 quant-ph
Quantum computation with universal error mitigation on superconducting quantum processor
在不久的将来，可能会开发出集成数百个物理量子比特的中等规模量子器件。然而，此类设备将缺乏实现量子容错的资源。因此，探索量子计算优势的主要挑战是在不编码的情况下最大限度地减少设备和控制缺陷的影响。量子纠错是满足这一要求的一种解决方案。在这里，我们展示了一个错误缓解协议的基础上门集层析成像和准概率分解。一个和两个量子位电路的超导设备上进行了测试，并成功地抑制了计算误差。由于该协议对于计算期望值的数字量子计算机和算法是通用的，因此我们的研究结果表明，错误缓解可能是不久的将来量子计算的重要组成部分。
2018-12-28 quant-ph
Robust design under uncertainty in quantum error mitigation
Institute of Theoretical Physics, Jagiellonian University（雅盖隆大学理论物理研究所）；Szkoła Doktorska Nauk Ścisłych i Przyrodniczych, Uniwersytet Jagielloński（雅盖隆大学自然科学博士学院）；Mark Kac Center for Complex Systems Research, Jagiellonian University（雅盖隆大学马克·卡克复杂系统研究中心）；Information Sciences, Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室信息科学部）；The Uncertainty Quantification Foundation（不确定性量化基金会）；Quantum Science Center（量子科学中心）；Theoretical Division, Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室理论部）
本文提出了一种通用且无偏的方法，用于量化误差缓解可观测量的不确定性和误差，通过策略性采样误差缓解结果，优化误差缓解在不确定性下的性能和鲁棒性。
2026-04-29 quant-ph
Quantum Utility-Scale Error Mitigation for Quantum Quench Dynamics in Heisenberg Spin Chains
本文提出了一种名为self-mitigation的量子错误缓解方法，通过在IBM量子处理器上模拟高达104个量子比特的Heisenberg自旋链量子淬火动力学，证明了该方法在大规模含噪量子硬件上具有稳定精度，为超越经典模拟奠定了基础。
2025-06-25 quant-ph
Quantum Bayesian Error Mitigation Employing Poisson Modelling over the Hamming Spectrum for Quantum Error Mitigation
量子计算领域近年来经历了快速扩张，不断探索新技术，错误率下降，量子处理器中可用的量子比特数量增加。然而，短期量子算法仍然无法在不复合相应的噪声水平的情况下被诱导，从而导致非平凡的错误结果。量子纠错和减轻是量子计算领域中快速推进的研究领域，其目标是减少错误。IBM最近强调，量子误差缓解是释放量子计算全部潜力的关键。最近的一项工作，即HAMMER，证明了存在一个潜在的结构，关于电路后感应错误时，映射到汉明频谱。然而，他们假设错误只发生在局部聚类中，而我们观察到，在较高的平均汉明距离下，这种结构会消失。我们的研究表明，相关的结构不仅限于本地模式，但它也包括某些非本地的聚类模式，可以准确地通过泊松分布模型的特点。该模型考虑了输入电路、器件的当前状态（包括校准统计数据）和量子位拓扑。使用这个量子误差表征模型，我们开发了一个迭代算法在生成的贝叶斯网络状态图的归纳后的错误缓解。我们的Q-Beep方法提供了最先进的结果，这要归功于其对误差分布底层结构的问题感知建模和贝叶斯网络状态图的实现。这使得BV电路上的电路执行精度提高了234.6%，在16个IBMQ量子处理器上测试时，QAOA解决方案的质量平均提高了71.0%。
2023-03-15 quant-ph
Modelling for Quantum Error Mitigation
虽然我们预计量子计算机在未来将超过经典计算机，但目前的设备容易出现高错误率，因此将这些错误的影响降至最低的技术是必不可少的。已经存在各种各样的错误缓解方法来解决这种量子噪声，这些方法在有效性和可扩展性方面有所不同。但是，为了更系统和更全面的方法，我们建议引入建模，特别是用于表示因果关系以及用于评价方法或其组合与相关标准的选择。
2021-04-15 quant-ph
Bounding the systematic error in quantum error mitigation due to model violation
本研究提出一种无需额外实验的方法，高效计算量子误差缓解中误差模型不准确性影响的上界，并在IBM量子处理器上验证，同时揭示深度噪声电路中误差并非总由Clifford电路最大化。
2024-08-20 quant-ph
VAQEM: A Variational Approach to Quantum Error Mitigation
变分量子算法（VQA）对噪声相对鲁棒，但误差仍然是近期量子机器上VQA的重大损害。因此，必须采用错误缓解技术来提高VQA保真度。虽然从理论构建的现有错误缓解技术提供了实质性的收益，但理论和实际机器执行之间的脱节限制了它们的好处。因此，优化缓解技术以明确适应目标应用以及目标机器的噪声特性至关重要。我们提出了VAQEM，它动态地调整现有的错误缓解技术，以实际的，动态的噪声执行特性的VQA在目标量子机。我们这样做是通过调整这些缓解技术的具体功能类似于传统的旋转角度参数-通过针对一个特定的目标函数，代表手头的VQA问题的改进。在本文中，我们的目标是两种类型的错误缓解技术，适用于量子线路的空闲时间：单量子比特门调度和插入的动态去耦序列。我们获得了VQA客观测量的实质性改进-在IBM Quantum机器上运行的各种VQA应用程序中平均超过3倍。更重要的是，所提出的变分方法是通用的，可以扩展到许多其他的错误缓解技术，其具体配置是很难选择的先验。将更多的缓解技术集成到VAQEM框架中可以在当今嘈杂的量子机器上实现实际有用的VQA优势。
2021-12-10 quant-ph
Conditionally rigorous mitigation of multiqubit measurement errors
最近已经引入了几种技术来减轻近期量子计算机中的错误，而无需量子纠错码所需的开销。虽然大多数关注点都集中在选通误差上，但在某些平台上，测量误差明显大于选通误差。广泛使用的{ \it转移矩阵误差减轻}（TMEM）技术使用初始和最终经典状态之间的测量的转移概率来校正随后测量的数据。然而，从严格的角度来看，噪声测量应该用完美准备的初始状态进行校准，并且任何状态准备错误的存在都会破坏所得到的缓解。在这里，我们开发了一种测量误差缓解技术，条件严格的TMEM，是不敏感的状态准备错误，从而避免了这种限制。我们通过测量IBM Q超导量子比特上的Mermin多项式，证明了该技术对于高精度测量和量子基础实验的重要性。该技术的扩展允许一个国家的准备和测量（SPAM）的期望值的错误，以及校正，我们说明了这一点，给出了一个协议，完全SPAM校正的量子过程断层扫描。
2021-09-09 quant-ph
Universal Quantum Error Mitigation via Random Inverse Depolarizing Approximation
针对近期量子计算的噪声问题，提出通用方法RIDA，通过随机电路估计电路去极化概率与无误差期望值，数值测试显示其优于关键基准，可提升多领域量子计算应用精度。
2025-08-24 quant-ph
Certification and Classification of Linear Quantum Error Mitigation Methods
Université Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学）；CEA（法国原子能和替代能源委员会）；List（列表实验室）；Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）
本文提出量化指标用于评估量子误差缓解方法，结合应用需求定义认证标准，并分类线性方法，最终评估一种针对随机噪声和旋转误差的缓解策略。
2026-05-07 quant-ph
Information theoretic approach to readout error mitigation for quantum computers
本文从信息论分析推导出迭代贝叶斯展开的读出误差缓解方法，区分了结构性缓解与非结构性缓解，并利用127比特量子计算机的GHZ态制备数据验证了局部边缘分布缓解的有效性。
2023-11-24 quant-ph
Locality and Error Mitigation of Quantum Circuits
在这项工作中，我们研究和改进两个领先的误差缓解技术，即概率误差消除（PEC）和零噪声外推（ZNE），估计本地观测值的期望值。对于PEC，我们引入了一个新的估计，考虑到光锥的酉电路相对于一个目标的本地可观察。给定一个固定的误差容限，新的估计器的采样开销可以比标准PEC估计器小几个数量级。对于ZNE，我们还使用光锥参数来建立一个误差界限，该误差界限密切捕捉外推后仍然存在的偏差的行为。
2023-03-11 quant-ph
Multi-exponential Error Extrapolation and Combining Error Mitigation Techniques for NISQ Applications
量子硬件中的噪声仍然是实现量子计算机的最大障碍。为了在近期量子计算机的实际应用中对抗噪声，而不是依赖于需要大量量子比特开销的量子纠错，我们转向量子纠错，其中我们使用额外的测量。误差外推法是一种已经在实验中成功实现的误差减轻技术。数值模拟和启发式的论点表明，指数曲线是有效的外推在大电路极限与预期的电路错误计数约为1。在这篇文章中，我们扩展到多指数误差外推，并提供更严格的证明，其有效性下的泡利噪声。通过我们的数值模拟进一步验证了这一点，表明单指数外推的估计精度提高了几个数量级。此外，我们开发的方法结合误差外推与其他两个错误缓解技术：准概率和对称性验证，通过利用这些个别技术的功能。如我们的模拟中所示，我们的组合方法可以实现低估计偏差，采样成本比准概率小数倍，同时不需要能够调整规范误差外推中所需的硬件误差率。
2021-03-04 quant-ph
Scalable quantum measurement error mitigation via conditional independence and transfer learning
本文提出利用远距离量子比特条件独立性和迁移学习实现可扩展的量子测量误差缓解，在IBM量子设备上验证了指数级缩减网络规模、减少训练数据并实现常数倍加速的效果。
2023-08-01 quant-ph
Universal Sampling Lower Bounds for Quantum Error Mitigation
本文针对量子错误缓解，建立了任意协议为高概率达到目标精度所需采样成本的通用下界，证明该成本对多种噪声模型须随电路深度指数增长，揭示了近期量子设备可扩展性的根本障碍。
2023-11-23 quant-ph
Scalable Measurement Error Mitigation via Iterative Bayesian Unfolding
测量误差缓解（MEM）技术是抵消量子计算机（QC）上系统读出误差的后处理策略。目前使用的MEM策略面临着一个权衡：随着量子比特数量的增加而扩展的方法返回负概率，而那些保证有效概率分布的方法则不可扩展。在这里，我们提出了一个解决这两个问题的方案。特别是，我们提出了一个可扩展的实现迭代贝叶斯展开，在高能物理实验中使用的标准缓解技术。我们通过减少Greenberger-Horne-Zeilinger（GHZ）状态实验制备的QC数据（高达127个量子位）和Bernstein-Vazirani算法的实现（高达26个量子位）来演示我们的方法。
2022-10-21 quant-ph
Resource-efficient Purification-based Quantum Error Mitigation
为了实现近期噪声量子器件的实际应用，低成本的方法来减轻器件中的噪声损伤是必不可少的。在许多应用中，我们想要制备的无噪声态通常是纯态，这最近激发了一系列基于纯化的量子错误缓解建议。现有的建议要么仅限于支持前导阶状态准备误差，要么需要大量的远程门，这可能取决于量子位架构而难以实现。本文将概述不同的基于纯化的量子错误缓解方案，并提出一种资源高效的方案，可以纠正任何阶的状态准备错误，同时只需要一半的量子位和不到一半的远程门。
2021-07-15 quant-ph
Error mitigation increases the effective quantum volume of quantum computers
量子体积是一个单一的数字度量，粗略地说，它报告了量子计算机上可用的量子比特的数量。虽然对底层硬件的改进是增加量子量的直接手段，但度量是“全栈”的，并且也通过软件的改进而增加，特别是编译器。我们通过证明错误缓解（一种间接编译）增加了几个量子计算机的有效量子体积来扩展后一个方向。重要的是，这种增加发生在采取相同数量的总体样本时。我们鼓励采用量子卷作为评估错误缓解技术性能的基准。
2022-04-15 quant-ph
Scalability of quantum error mitigation techniques: from utility to advantage
本文推导了先进量子误差缓解技术的误差界限，证明张量网络误差缓解（TEM）具有最低采样开销且最优，并提出了实用量子优势的概念，揭示了误差缓解与纠错的联系。
2024-03-20 quant-ph
Low-cost error mitigation by symmetry verification
我们调查的性能，通过测量保守的对称性对近期设备的错误缓解。我们提出了两个协议来测量守恒对称性在大部分的实验，并开发了一个零成本的后处理协议，这是相当于一个变种的量子子空间扩展。我们开发了将全局和局部对称性插入量子算法的方法，并调整了问题的自然对称性，以提高其对不同错误通道的缓解。我们证明了这些技术上的两个和四个量子位模拟的氢分子（使用经典的密度矩阵模拟器），找到了一个数量级的减少的错误，在获得的基态解离曲线。
2019-01-02 quant-ph
Detection of temporal fluctuation in superconducting qubits for quantum error mitigation
本研究通过连续监测发现超导量子比特错误率存在持续数分钟的阶梯状波动，并利用错误与输出异常方差的相关性，提出了基于后选择的量子错误缓解方法，且经数值分析验证。
2023-07-10 quant-ph
Hardware-Efficient Error Mitigation and Shot-Efficient Sampling on IBM Quantum Hardware
Quantum Information and Computation Centre, Department of Physics and Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Jodhpur（印度焦特普尔理工学院）
本研究在受限执行预算下，结合多种技术在IBM Quantum处理器上开展实验，探究超导量子硬件的误差缓解与有限shots采样，为相关研究提供可复现的硬件感知实验证据。
2026-08-31 quant-ph
Error mitigation for partially error-corrected quantum computers
针对部分纠错量子计算机，提出基于信道凸组合电路的错误缓解方法，利用逻辑辅助量子比特在时空权衡下将采样复杂度降至 $O(1)$，并证明其在开放量子系统模拟中能显著减少门数量。
2025-10-13 quant-ph
Constant Runtime Error Mitigation via Restricted Evolution
LG Electronics Toronto AI Lab（LG电子多伦多AI实验室）
提出EMRE方法，通过受限演化实现恒定采样开销的错误缓解，优于概率性错误取消，并引入混合协议HEMRE以平衡样本复杂度和误差。
2026-06-26 quant-ph
Mitigation of Crosstalk Errors in Quantum Measurements
Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院）；National Taiwan Normal University（台湾师范大学）
针对多量子比特测量中的串扰误差，提出基于量子探测器层析成像的缓解协议，在IBM量子硬件上验证了误差抑制效果。
2026-05-29 quant-ph
Layered KIK quantum error mitigation for dynamic circuits
The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学）
本研究提出分层KIK方法，通过克服全局噪声放大限制，提升动态电路中量子误差缓解的鲁棒性和效率。
2026-03-08 quant-ph
Quantum Minimal Learning Machine: A Fidelity-Based Approach to Error Mitigation
University of Jyväskylä, Faculty of Information Technology（于韦斯屈莱大学信息技术学院）；Aalto University, Department of Electronics and Nanoengineering（阿尔托大学电子与纳米工程系）
本文提出量子最小学习机，通过保真度方法缓解量子计算中的误差问题。
2026-03-08 quant-ph
Dual-state purification for practical quantum error mitigation
量子误差抑制对于在有限量子比特的噪声量子计算机上进行计算至关重要。在本文中，我们提出了一个实用的协议，通过虚拟纯化的量子态没有量子比特开销或只需要一个辅助量子比特的错误缓解。在双态纯化中，我们分别利用带噪声的量子线路及其逆线路的对偶映射制备错误态及其对偶态，有效地产生保真度增加的纯化态.结合层析纯化，我们可以确保从纯状态获得可观察值的最终估计。数值计算结果表明，该方案通过一个随量子比特数和电路深度而减小的重标度因子来减小误差，即对于较大的电路，净化性能更好。在云量子计算机上，我们成功地证明了减少的误差与量子变分本征解算器电路。
2021-05-04 quant-ph
Error mitigation in quantum metrology via zero noise extrapolation
我们认为零噪声外推（ZNE）是量子精密测量中的一种误差抑制策略。结果表明，噪声扩展可以系统地进行足够短的时间尺度上的时间均匀Lindblad主方程描述的一般马尔可夫噪声模型。这表明，当采用全量子纠错码的策略不可用时，ZNE可以是有效的、资源高效的错误减轻替代方案。ZNE方法，然后应用于量子相位估计的马赫-曾德尔干涉仪受到光子损失。数值模拟表明，通过采用一阶ZNE校正，测量灵敏度的显着恢复，这可以进一步改善后，使用更高阶的校正在额外的测量的成本。
2021-01-14 quant-ph
Practical Error Suppression and Mitigation for Reliable Quantum Computing
National University of Singapore（新加坡国立大学）；Shanghai University（上海大学）；Singapore Institute of Technology（新加坡理工大学）
本综述针对量子计算 NISQ 向 FTQC 过渡阶段的硬件错误源，介绍实用错误抑制与缓解方法，探讨其适配编码量子比特的方式，以提升计算可靠性。
2026-08-24 quant-ph
Quantum Resilience: Canadian Innovations in Quantum Error Correction and Quantum Error Mitigation
本文综述加拿大在量子纠错与错误缓解领域的理论突破、前沿实验及新兴技术，凸显其在应对量子噪声挑战中的领导地位。
2025-05-26 quant-ph
Quantum Error Mitigation
本文综述了量子错误缓解方法，评估其原理有效性及硬件演示，并讨论如何根据噪声类型选择方法，以实现量子优势。
2023-12-28 quant-ph
Quantum Error Models and Error Mitigation for Long-Distance Teleportation Architectures
一种量子通信架构正在开发中，用于长距离、高保真度的量子比特隐形传态。它使用一个超亮窄带偏振纠缠光子源，加上捕获原子量子存储器，并且它与标准电信光纤上的长距离传输兼容。本文报道了误差模型的前隐形传态结构，并为扩展到它，使长距离传输和存储的格林伯格-霍恩-蔡林格状态。利用量子纠错或纠缠纯化，以提高这些量子通信架构的性能进行了讨论。
2002-11-14 quant-ph
Orders of magnitude sampling overhead reduction in quantum error mitigation
Fritz Haber Research Center for Molecular Dynamics, Institute of Chemistry, The Hebrew University of Jerusalem（希伯来大学化学研究所弗里茨·哈伯分子动力学研究中心）
本研究提出虚拟噪声缩放与分层缓解结合的方法，显著降低量子误差缓解的采样开销，适用于动态电路和误差检测。
2026-03-03 quant-ph
Measurement Error Mitigation via Truncated Neumann Series
本文提出一种利用截断诺伊曼级数结合顺序测量含噪期望值来缓解量子测量误差的方法，无需假设噪声结构或先验校准，且开销与系统大小无关，显著提升了近期量子设备的计算精度。
2021-03-25 quant-ph
Feynman's clock and hierarchy-informed sampling for quantum error mitigation
Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）
针对近期量子算法物理实现中降低量子噪声的需求，提出将BBGKY - ISM方案从自旋链量子模拟扩展到任意量子电路的新方法，利用费曼时钟哈密顿量映射，经数值模拟验证其能有效降低量子误差。
2026-09-23 quant-ph
Non-Markovian noise sources for quantum error mitigation
本研究针对NISQ量子设备的错误与退相干问题，构建非马尔可夫量子态演化模型及错误缓解代价函数，推导约化密度算符并结合实验数据验证，明确耦合强度与代价函数的关联。
2023-05-02 quant-ph
Benchmarking Noisy Intermediate Scale Quantum Error Mitigation Strategies for Ground State Preparation of the HCl Molecule
本文针对HCl分子基态制备，将量子比特缩减与上下文子空间VQE技术结合多种纠错策略，在8个27-qubit IBM Falcon量子处理器上进行了基准测试，旨在突破现有含噪量子硬件的化学精度限制。
2023-03-02 quant-ph
Bayesian mitigation of measurement errors in multiqubit experiments
VTT Technical Research Centre of Finland Ltd（芬兰技术研究中心）
本文提出了一种改进的贝叶斯测量误差缓解算法实现，专为近期超导量子比特量子设备的多量子比特实验设计，提供了高效工作流程并在实际设备上进行了基准测试与性能比较。
2025-11-17 quant-ph
Relationship between costs for quantum error mitigation and non-Markovian measures
量子纠错（QEM）是一种在没有量子比特开销的情况下对量子系统中的错误进行补偿的量子纠错方法。虽然以前主要考虑了数字量子计算机上的马尔可夫门误差，但由于大多数固态系统中不可避免地存在非马尔可夫噪声效应，因此讨论QEM与非马尔可夫误差之间的关系是必不可少的。在这项工作中，我们调查非马尔可夫噪声的QEM，并表明QEM和非马尔可夫措施的成本之间有一个明确的关系。作为例子，我们展示了几个非马尔可夫噪声模型，以弥合我们的理论框架和具体的物理系统之间的差距。这一发现可能有助于为具有非马尔可夫环境的现实量子设备设计更好的QEM策略。
2021-02-08 quant-ph
Leveraging hardware-control imperfections for error mitigation via generalized quantum subspace
在没有完全容错的量子计算时代，通过量子误差缓解技术抑制噪声效应以提高量子器件的计算能力是必不可少的。广义量子子空间展开（GSE）方法是最有效的噪声不可知误差抑制方案之一，它在量子子空间展开的框架下统一了各种抑制算法。具体而言，故障子空间方法，GSE方法的一个子类，构造一个错误减轻的量子态的副本具有不同的噪声水平的量子态。然而，从实验方面来看，确定如何可靠地放大噪声以有效地抑制模拟结果中的误差是不平凡的。在这项工作中，我们探索潜在的故障子空间方法，利用面向硬件的噪声：故意放大的去相干，噪声增强插入的身份，利用串扰，和概率实现的噪声通道。我们证明了我们的建议的有效性，通过数值模拟与噪声参数反映了那些在量子设备可通过IBM量子，也在其中进行的实验。
2023-03-23 quant-ph
Fault Tolerant Quantum Error Mitigation
本研究提出容错量子错误缓解（FTQEM），通过容错操作和代码串联指数级抑制错误，提供解析阈值，并验证其优于传统方法。
2024-07-17 quant-ph
Correlation thresholds for effective composite pulse quantum error mitigation
本文研究复合脉冲分段中错误相关性对量子门保真度的影响，证明临界相关阈值的存在，并在集成光子学中分析其性质与数值表现。
2023-08-16 quant-ph
Scalable General Error Mitigation for Quantum Circuits
为解决量子计算中General Error Mitigation (GEM)方法校准电路数量随量子比特数指数增长的问题，提出一种校准次数仅取决于输出非零状态数的改进方法，在IBMQ设备上验证了其有效可扩展性。
2024-11-12 quant-ph
Drift-resilient mid-circuit measurement and state preparation error mitigation for dynamic circuits
针对动态电路中途测量误差及现有方案易受时间噪声漂移影响的问题，提出基于奇偶校验噪声放大的漂移弹性误差缓解协议，搭配重置方案适配不同硬件，结合Layered-KIK实现端到端误差缓解，可提升QEC效果并拓展应用场景。
2025-09-03 quant-ph
Software mitigation of coherent two-qubit gate errors
双量子比特门是量子计算的重要组成部分。然而，量子位之间不必要的相互作用（所谓的寄生门）可能特别成问题，并降低量子应用的性能。在这项工作中，我们提出了两种软件方法来减轻寄生双量子位门错误。第一种方法建立在KAK分解的基础上，并保持了无错误的原生两量子比特门的原始酉分解。它通过仅应用单量子位旋转来抵消寄生的双量子位门，因此没有双量子位门开销。我们展示了单量子比特缓解门的最佳选择。第二种方法应用数值优化算法将目标幺正重新编译为误差寄生双量子位门加单量子位门。我们证明了这些方法的CPase寄生iSWAP类门。基于KAK的方法与没有错误缓解的噪声实现相比，有助于将酉失真降低3倍。当允许任意单量子位旋转时，重新编译可以完全减轻寄生错误的影响，但可能需要比基于KAK的方法更多的本机门。我们还比较了它们的平均门保真度在现实的噪声模型，包括松弛和去极化误差。数值结果表明，不同的方法是有利的，在不同的错误制度，提供短期量子计算机的错误缓解指导。
2021-11-08 quant-ph
Measurement Error Mitigation for Variational Quantum Algorithms
变分量子算法（VQA）是近期量子处理器的一个很有前途的应用，但其结果的质量受到噪声的极大限制。出于这个原因，已经出现了各种错误缓解技术来处理可以应用于这些算法的噪声。最近的工作引入了一种技术，用于减轻期望值对相关测量误差的影响，该技术可以应用于测量10s的量子位。我们将这些技术应用于VQA，并证明其有效性，提高估计的成本函数。此外，我们使用从这种技术产生的数据来实验表征测量误差的设备上的设备连接高达20量子位。这些结果应该是有用的，更好地了解VQA的近期潜力，以及了解大型，近期设备的测量误差的相关性。
2020-10-16 quant-ph
Algorithmic error mitigation for quantum eigenvalues estimation
针对量子本征值估计中的算法误差问题，提出一种可将误差降至任意阶的缓解策略，仅需评估少量可观测量本征值，在物理场景中实现数阶误差降低，助力早期容错设备的准确估计。
2024-03-08 quant-ph
