JigSaw：通过测量子集化提升 NISQ 程序保真度

近 term 量子计算机包含噪声器件，这使得即使一个程序运行数千次试验也难以推断出正确答案。在当前机器上，量子比特测量往往是最易出错的操作（平均错误率 4%），并且常常限制可在这些系统上可靠运行的量子程序规模。由于量子程序创建并操纵关联态，所有程序量子比特在每次试验中均被测量，因此测量错误的严重程度随程序规模增大而增加。可通过减少测量操作数量来提升量子程序的保真度。我们提出 JigSaw，一个通过两种模式运行程序来减少测量错误影响的框架。第一，运行整个程序并在一半试验中测量所有量子比特，以产生全局（尽管有噪声）直方图。第二，运行程序的额外副本，并在其余试验中仅测量每个副本中的量子比特子集，以产生被测量子比特上的局部化（更高保真度）直方图。JigSaw 随后采用贝叶斯后处理步骤，即用子集测量产生的直方图来更新全局直方图。我们使用具有 27 和 65 个量子比特的三台不同 IBM 量子计算机进行的评估表明，JigSaw 平均将成功率提高了 3.6 倍，最高达 8.4 倍。我们的分析显示 JigSaw 的存储和时间复杂度随量子比特数与试验次数线性缩放，使 JigSaw 适用于具有数百个量子比特的程序。