Artist’s conception of a quantum circuit.
Making quantum circuits more robust
Researchers have developed a technique for making it[{” attribute=””>quantum computing more resilient to noise, which boosts performance.
Quantum computing continues to advance at a rapid pace, but one challenge that holds the field back is mitigating the noise that plagues quantum machines. This leads to much higher error rates compared to classical computers.
This noise is often caused by imperfect control signals, interference from the environment, and unwanted interactions between qubits, which are the building blocks of a quantum computer. Performing computations on a quantum computer involves a “quantum circuit,” which is a series of operations called quantum gates. These quantum gates, which are mapped to the individual qubits, change the quantum states of certain qubits, which then perform the calculations to solve a problem.
But quantum gates introduce noise, which can hamper a quantum machine’s performance.
Researchers at MIT and elsewhere are working to overcome this problem by developing a technique that makes the quantum circuit itself resilient to noise. (Specifically, these are “parameterized” quantum circuits that contain adjustable quantum gates.) The team created a framework that can identify the most robust quantum circuit for a particular computing task and generate a mapping pattern that is tailored to the qubits of a targeted quantum device.
Researchers have developed a technique for making quantum computing more resilient to noise, which boosts performance. Credit: Christine Daniloff, MIT
Their framework, called QuantumNAS (noise adaptive search), is much less computationally intensive than other search methods and can identify quantum circuits that improve the accuracy of machine learning and quantum chemistry tasks. When the researchers used their technique to identify quantum circuits for real quantum devices, their circuits outperformed those generated using other methods.
“The key idea here is that, without this technique, we have to sample each individual quantum circuit architecture and mapping scenario in the design space, train them, evaluate them, and if it is not good we have to throw it away and start over. But using this method, we can obtain many different circuits and mapping strategies at once with no need for many times of training,” says Song Han, an associate professor in the Department of Electrical Engineering and Computer Science (EECS) and senior author of the paper.
Joining Han on the paper are lead author Hanrui Wang and Yujun Lin, both EECS graduate students; Yongshan Ding, an assistant professor of computer science at Yale University; David Z. Pan, the Silicon Laboratories Endowed Chair in Electrical Engineering at the University of Texas at Austin, and UT Austin grad student Jiaqi Gu; Fred Chong, the Seymour Goodman Professor in the Department of Computer Science at the University of Chicago; and Zirui Li, an undergraduate student at the Shanghai Jiao Tong University. The research will be presented at the IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture.
Many design choices
Constructing a parameterized quantum circuit involves selecting a number of quantum gates, which are physical operations the qubits will perform. This is no easy task, since there are many types of gates to choose from. A circuit can also have any number of gates, and the positions of those gates — which physical qubits they map to — can vary.
“With so many different choices, the design space is extremely large. The challenge is how to design a good circuit architecture. With QuantumNAS, we want to design that architecture so it can be very robust to noise,” says Wang.
The researchers focused on variational quantum circuits, which use quantum gates with trainable parameters that can learn a machine learning or quantum chemistry task. To design a variational quantum circuit, typically a researcher must either hand-design the circuit or use rule-based methods to design the circuit for a particular task, and then try to find the ideal set of parameters for each quantum gate through an optimization process.
In the naïve search method, in which possible circuits are evaluated individually, the parameters for each candidate quantum circuit must be trained, which results in a massive computational overhead. But the researcher also must identify the ideal number of parameters and the circuit architecture in the first place.
In classical neural networks, including more parameters often increases the model’s accuracy. But in variational quantum computing, more parameters require more quantum gates, which introduce more noise.
With QuantumNAS, the researchers seek to reduce the overall search and training cost while identifying the quantum circuit that contains the ideal number of parameters and appropriate architecture to maximize accuracy and minimize noise.
Building a “SuperCircuit”
To do that, they first design a “SuperCircuit,” which contains all the possible parameterized quantum gates in the design space. That SuperCircuit will be used to generate smaller quantum circuits that can be tested.
They train the SuperCircuit once, and then because all other candidate circuits in the design space are subsets of the SuperCircuit, they inherit corresponding parameters that have already been trained. This reduces the computational overhead of the process.
Once the SuperCircuit has been trained, they use it to search for circuit architectures that meet a targeted objective, in this case high robustness to noise. The process involves searching for quantum circuits and qubit mappings at the same time using what is known as an evolutionary search algorithm.
This algorithm generates some quantum circuit and qubit mapping candidates, then evaluates their accuracy with a noise model or on a real machine. The results are fed back to the algorithm, which selects the best performing parts and uses them to start the process again until it finds the ideal candidates.
“We know that different qubits have different properties and gate error rates. Since we’re only using a subset of the qubits, why don’t we use the most reliable ones? We can do this through co-search of the architecture and qubit mapping,” Wang explains.
Once the researchers have arrived at the best quantum circuit, they train its parameters and perform quantum gate pruning by removing any quantum gates that have values close to zero, since they don’t contribute much to the overall performance. Removing theses gates reduces sources of noise and further improves the performance on real quantum machines. Then they fine-tune the remaining parameters to recover any accuracy that was lost.
After that step is complete, they can deploy the quantum circuit to a real machine.
When the researchers tested their circuits on real quantum devices, they outperformed all the baselines, including circuits hand-designed by humans and others made using other computational methods. In one experiment, they used QuantumNAS to produce a noise-robust quantum circuit that was used to estimate the ground state energy for a particular molecule, which is an important step in quantum chemistry and drug discovery. Their method made a more accurate estimation than any of the baselines.
Now that they have shown the effectiveness of QuantumNAS, they want to use these principles to make the parameters in a quantum circuit robust to noise. The researchers also want to improve the scalability of a quantum neural network by training a quantum circuit on a real quantum machine, rather than a classical computer.
“This is an interesting work that searches for noise-robust ansatz and qubit mapping of parametric quantum circuits,” says Yiyu Shi, a professor of computer science and engineering at the University of Notre Dame, who was not involved with this research. “Different from the naive search method that trains and evaluates a large number of candidates individually, this work trains a SuperCircuit and uses it to evaluate many candidates, which is much more efficient.”
“In this work, Hanrui and collaborators alleviate the challenge of searching for an efficient parametrized quantum circuit by training one SuperCircuit and using it to evaluate many candidates which becomes very efficient as it requires one training procedure. Once the SuperCircuit is trained, it can be used to search for the circuit ansatz and qubit mapping. After training the SuperCircuit, we can use it to search for the circuit ansatz and qubit mapping. The evaluation process is done using noise models or running on the real quantum machine,” says Sona Najafi, a research scientist at IBM Quantum who was not involved with this work. “The protocol has been tested using IBMQ quantum machines on VQE and QNN tasks demonstrating more accurate ground state energy and higher classification accuracy.”
To encourage more work in this area, the researchers created an open-source library, called TorchQuantum, that contains information about their projects, tutorials, and tools that can be used by other research groups.
Reference: “QuantumNAS: Noise-Adaptive Search for Robust Quantum Circuits” by Hanrui Wang, Yongshan Ding, Jiaqi Gu, Zirui Li, Yujun Lin, David Z. Pan, Frederic T. Chong and Song Han, 7 January 2022, Quantum Physics.
arXiv:2107.10845
This work was supported by the National Science Foundation, the MIT-IBM Watson AI Lab, the Qualcomm Innovation Fellowship, and the U.S. Department of Energy.
3 Comments
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“相葉雅紀が恐怖に顔をゆがませる『”それ”がいる森』予告公開 追加キャストに小日向文世、眞島秀和ら”.
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法務省 入国管理局 (2001年3月). 2015年11月21日閲覧。 “2021年ノーベル物理学賞、真鍋氏ら3氏に”.
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しかし蛇行していた旧流路によって定められていた都県境の変更は、特に町田市との間でほとんど進まず、相互に「川向こうの飛地」を多く抱えている。
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なお、2008年は日本ゴルフツアー機構（JGTO）初の海外興行として、アジアンツアーと共催したパインバレー北京オープンも開催された（2009年も開催予定だったが中止となりそのまま廃止された）。
“ラグビーワールドカップ2019、日本開催決定”.
1951年（昭和26年）9月1日 – 中部日本放送（CBC）が日本初となる民間放送によるラジオ放送を開始。中野和也「Jリーグ史上に残るトラブルを全員で乗り切ったこと」『紫熊倶楽部』2010年9月、20-21頁。 アート）の一種であり、舞台上で生身の俳優によって行われる演劇や、生で踊られるダンスなど、他のパフォーミング・
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“中国インド国境 両軍部隊が撤退、２カ月超のにらみ合い終息へ 首脳会談控え歩み寄りか”.
うち八千九百三十六首謹撰. 「西洋野菜」『日本大百科全書(ニッポニカ)』。其兵十餘萬侵九州、探題秀堅、大友豊後守時重、太宰小貳父子三人、菊池四郎武通、秋月九郎、原田、松浦、宗像大宮司、三原、山鹿・
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その後、以前から日中戦争で戦争中だった日本の1941年12月8日午前1時35分に開始されたマレー作戦による、イギリスやオランダの東南アジア植民地地域とオーストラリアへの攻撃で太平洋に戦線が拡大した。 6時53分に愛宕は沈没、機関長以下360名が戦死。愛宕の被雷後、後続していた高雄は直ちに取舵を行い、愛宕に命中しなかった魚雷2本をかわすことに成功する。 しかし6時34分、ダーターが続けて発射した魚雷4本のうち、艦橋下右舷と後部右舷に2本が命中した。 その直後の6時57分、今度は重巡洋艦摩耶に潜水艦デイスの放った魚雷4本が命中する。
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この地には同ビルが建つ以前、第一銀行の本店があり、第一勧銀発足後もしばらく本店所在地だった。 またかつて同ビルには、第一勧銀系の勧角証券（現：みずほインベスターズ証券）本店が入居していた。両証券の既存株主には、みずほFGの株式を交付。消費者金融のテレビCMや広告について「個人的には、ちょっと目に付く」（社長の前田晃伸）と批判。笠原は、加えて金融持株会社の九州フィナンシャルグループ社長。同年2月15日、相模原市は市議会3月定例会で、政令指定都市への移行には児童相談所、精神保健福祉センター、国県道維持管理等の機能を県などから引き継ぐため、少なくとも150人から170人程度の職員増が必要との見通しを明らかにした。
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「長居陸上競技場」『近代建築社』1996年9月。 さらにマケドニアでもセルビア、ルーマニア、ブルガリアの各国が1878年のベルリン会議によって独立を承認されたことにより係争地域と化し、各国はマケドニアに民族学校を設立するなど、民族意識の向上を図り、自国に有利な条件を作り出そうとしていた。引地川 – 市内中心部を水源とし、市域西部の台地面を侵食しながら南へ流れる。 JR山陰本線（嵯峨野線）以東が朱雀第一学区、以西が朱雀第五学区となる。朱雀第五学区と朱雀第七学区に含まれる。
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幼少期に日本近代史で象徴的な人物や出来事に対峙したことのある人物が、現在も生存しているのではないかという仮説で近代史の専門家や高齢者施設による協力の下、主に100歳以上の高齢者を対象に聞き込み調査を行う。品詞は名詞、副詞が多く、副詞は本来の日本語が持っているニュアンスとは微妙に異なることが多い。 1777年には南部の嘉定（中国語版）（ザーディン、ベトナム語：Gia Định / 嘉定、現在のホーチミン市）が陥落し、阮福淳の甥である阮福映を除くほとんどの王族が殺害されて広南阮氏は滅亡した。
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「金」が選出されたのは2016年以来5年ぶり4回目。 1916年（大正5年）に寄付により鷹島に建立。政治資金規正法改正によって、これまでのように政治献金が集めにくくなるなどの効果もあったが、政治資金パーティが発達するなど、より巧妙な政治資金集めが盛んになる事態も発生した。全体のスタイリングは、芥川龍之介や太宰治のような和装ではなく、アーネスト・
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居酒屋新幹線」主演、出張帰りにご当地の味堪能”.、BS朝日は翌19日）より、産休のため降板した松尾由美子（テレビ朝日アナウンサー）の後任のサブ司会者として武内絵美（同）が新たに就任、メイン司会の石丸幹二（俳優・政治】この日の夕方、小池百合子東京都知事と安倍晋三首相が相次いで記者会見を行ったのを受け、NHK総合は夕方の番組を大部分変更。
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ラオス政府の定義するラオス人は住む地域の高度により、低地ラーオ族（ラーオルム、国民の約7割、ラオス北部の山間盆地）、丘陵地ラーオ族（ラーオトゥン、国民の約2割、山麓部に居住、水田水稲作と焼畑の両者を組み合わせ）、高地ラーオ族（ラーオスーン、国民の約1割、山深くに居住、陸稲・
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郵便番号は「321-02xx」が該当する。集配局は町内全域が壬生郵便局の管轄となる。町内全域が栃木警察署の管内である。町内全域が石橋地区消防組合の管内である。町内全域がJAしもつけ管内に属しており、首都圏に近い立地を活かした農業が実践されている。中央部から東部にかけて広がる関東平野の平坦地を活かした米麦などの土地利用型農業の他、特に冬の日照を活かしたイチゴ・
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虫明亜呂無「『潮騒』『沈める滝』をめぐって」（『三島由紀夫全集9』月報〈同時代評から2〉1973年6月）。時事ドットコム.
2021年10月28日閲覧。 「実感的スポーツ論」（読売新聞
1964年10月5日-6日、9日-10日、12日号）。景気後退の中、番組制作費が抑制された各局は制作コストがかからず視聴率が取れる演芸番組に傾斜。 「あとがき」（『ラディゲの死』新潮社、1955年7月）。余暇」（中央公論
1955年12月号）。 「『潮騒』のこと」（婦人公論
1956年9月号）pp.27-35。 「『潮騒』執筆のころ」（潮1965年7月号）pp.166-170。
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TBSテレビ. 2016年6月28日閲覧。 “CAST”.
ベルサイユのばら【Webコミックス版】.
2016年7月30日閲覧。 2016年6月15日閲覧。 COSMICRAY.
2016年6月18日閲覧。 “ゴールド マッスル改”.
メディア芸術データベース. “ゴールド マッスル”.
メディア芸術データベース. INC, SANKEI DIGITAL (2019年4月20日).
“特殊詐欺で指名手配の男逮捕 不法滞在でタイで身柄拘束”.
3月20日、公定歩合をさらに2厘引上げ2銭1厘とする。 「ニンジャスレイヤー」物理書籍公式サイト.
“書籍（第2部）”.
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“『仮面ライダーセイバー』より、バスターのスピンオフ漫画がTTFCで連載決定！医師から整骨院への通院の許可を得ることができ、通院する整骨院が決定したら、保険会社にもその旨を連絡しましょう。 EU諸国はシェンゲン協定によって、EU加盟国民のみ加盟国間を自由に往来できる制度がある。
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宮坂昌之『新型コロナワクチン 本当の「真実」』講談社、2021年。実現すると鶴見駅が羽沢横浜国大駅と武蔵小杉駅に接続される。 2023年4月に耳掛け部の不織布の改良が行われ、「Zutto」や「贅沢保湿」とパッケージデザインを統一してリニューアルされた。 ムレ爽快カラーズ –
2022年4月発売。 2015年4月のリニューアルで現在の名称となる。両チームの現在のWRスコアに基づいて、アルゴリズムにより試合のセットカウントごとの結果6種類（勝-負：3-0/ 3-1/ 3-2/ 2-3/ 1-3及び0-3）全ての確率と予想結果を計算する。 メーター制の料金は主に基本料金（初乗り）と爾後料金（その後）で構成されるが、低速時は距離ではなく経過秒数に基づき料金が加算を行う場合もある。
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『椿説弓張月』（中央公論社、1970年1月30日） – 豪華限定版と同内容。豪華版『椿説弓張月』（中央公論社、1969年11月25日）▲ – 椿説弓張月、「弓張月」の劇化と演出。豪華版『黒蜥蜴』（牧羊社、1970年1月15日）▲ – 記番・記番・署名入りの限定360部（各種120部）。
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NHK. 2022年7月8日. 2022年7月9日閲覧。 NHK NEWS WEB.
2022年7月8日閲覧。 2022年7月8日. 2022年7月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。日テレNEWS.
2022年7月8日閲覧。日本海新聞. 7月26日 – 日本で相模原障害者施設殺傷事件が発生。毎日放送.京都新聞社.読売新聞社（編）、2011年『昭和史の天皇
2 – 和平工作の始まり』〈昭和史の天皇2〉、中央公論新社。 ジョーンズ氏、１５年以来の復帰…右翼と左翼の語源はフランス革命に由来する。
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文政12年（1829年）再建。大念仏堂（重要文化財） – 安政3年（1856年）再建。 を含む月間7本塁打を、9月、10月は9月3日の楽天との首位攻防戦において、0-0で迎えた9回裏二死一塁の場面で、則本昂大からサヨナラ適時打を打ち、その活躍で最も印象深いサヨナラ打を打った打者を表彰する9・
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“キャスト初公開！ 『アニマックス開局１０周年記念作品 VIPER’S CREED 2009年1月6日（火）放送開始』（プレスリリース）ソニー・ ）は、日本の放送作家、作詞家。日刊スポーツ (2022年8月29日). 2023年5月17日閲覧。日刊スポーツ (日刊スポーツNEWS). 2022年10月11日閲覧。 2022年7月14日. 2023年4月1日閲覧。
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糸についている説明に、何号のかぎ針が適しているかやゲージなども記載されています。札幌市史編集委員会編『札幌市史 政治行政篇』第11図説明文より。 また、ガズニー州でも奇襲攻撃があり、治安当局者25人と市民5人が死亡、10人が負傷。
18日 – 【報道】この日午前、台風18号の北海道地方接近ならびに上陸に伴い、在道のNHK・
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災害】東日本大震災から6年となる同日、14時台を中心に各局で震災特別番組を編成（詳細は特別番組一覧を参照）。 2013年からRKBラジオでは日本ハム主催試合の配信を行っている（ロッテ戦も同年シーズン途中から配信）。 フジテレビ系にて、毎年恒例のピン芸人日本一決定戦『R-1ぐらんぷり2017』が生放送され、第15代王者にアキラ100%（SMA NEET Project所属）が輝いた。一連の役者論、演技論を巡る論議は、後世においてアテレコ論争と記録された。両国国技館）の模様を生中継した。
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