量子錯誤緩解

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機器學習可以通過模擬傳統的量子錯誤緩解方法，在不犧牲準確性的情況下，顯著降低緩解成本，提高量子計算的效率。

對稱克利福德旋轉是一種新的量子錯誤緩解技術，可以將局部雜訊轉換為接近全局白雜訊的雜訊，從而以最小的採樣開銷實現成本優化的量子錯誤緩解，特別適用於早期容錯量子計算。

本文提出了一種名為可擴展通用錯誤緩解（SGEM）的新方法，旨在解決現有通用錯誤緩解（GEM）方法在處理大量量子位元時的擴展性問題。

本研究提出了一種基於線性深度驗證器電路的量子錯誤緩解方案，該方案特別適用於具有低維矩陣乘積算子（MPO）表示的量子子電路，例如多重控制單一酉算子閘和量子傅立葉變換（QFT）。

這篇研究論文展示了零噪聲外推法 (ZNE) 作為一種量子錯誤緩解技術在矽自旋量子位元平台上的首次實驗應用，證明了 ZNE 在減少量子電路錯誤方面的有效性，並強調其作為一種通用的、與平台無關的量子錯誤緩解方法的潛力。

本研究提出了一種名為電路雜訊穩健型虛擬蒸餾法 (CNR-VD) 的量子錯誤緩解技術，旨在提高虛擬蒸餾法在含雜訊量子電路中的精確度。

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