NISQ设备中误差感知编译技术中标定数据的使用

在噪声中等规模量子(NISQ)设备上可靠执行量子算法是一项挑战，因为这些设备受到严重限制且容易出错。因此，高效的量子电路编译技术对于克服其局限性和应对高错误率至关重要。这些技术考虑了量子硬件的限制，如有限的量子比特连接性，并对原始电路执行一些可在给定量子处理器上执行的变换。某些编译方法利用基于标定数据的误差信息来进一步提高要运行电路的成功概率或保真度。然而，将标定信息纳入编译过程能在多大程度上提升电路性能尚不确定。例如，考虑供应商在标定处理器后提供的最新误差数据可能不够实用，因为量子系统存在漂移，使得最新的标定数据在几分钟内就会过时。在本文中，我们通过使用几种编译技术和量子处理器(IBM Perth和Brisbane)，探索了标定数据的不同使用方式如何影响电路保真度。为此，我们实现了一个框架，该框架整合了一些最先进的噪声感知和非噪声感知编译技术，并允许用户在相似的处理器条件下进行公平比较。我们的实验为噪声感知方法的影响和标定数据的使用提供了有价值的见解。主要发现是，当由于云服务延迟和量子后端编译与执行之间的等待队列等因素导致实时标定数据不可用时，预处理历史标定数据可以提高保真度。