Master Thesis MSTR-2021-08

BibliographyHoshaber, Yakup: Implementation and Evaluation of Unfolding Methods to Mitigate Readout Error of Quantum Devices.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Master Thesis No. 8 (2021).
71 pages, english.
Abstract

In this work we propose a simple framework to evaluate unfolding methods correcting readout errors in experiments on quantum systems with finite number of measurement outcomes. Readout error corrections is significant and must be accounted for in any measurement on near-term hardware. In the theoretical considerations of quantum information tasks, it is often assumed that a quantum device performs perfect measurements. In reality, this assumption can be considerably violated because of experimentally introduced imperfections and noise. Recently presented approaches make use of quantum technologies in combination with unfolding methods from high energy physics in order to mitigate the problems imposed by readout errors of quantum computers of the current generation. This thesis presents a framework in which various methods such as bin-by-bin correction, matrix inversion, least square and iterative Bayes, singular value decomposition and TUnfold, are tested against distributions originating from state preparation such as the discretized Gaussian or Greenberger-Horne-Zeilinger state preparation. In our framework we are using the resulting histograms of well-known basic quantum protocols and algorithms, which are used as foundations in more complex circuits. Besides the theoretical description, we also test our framework experimentally on a simulated 5-qubit device. We observe that the two methods matrix inversion and least square perform best in terms of coverage probability and in any histogram comparison method.

In dieser Arbeit schlagen wir einen einfachen Framework vor, um Unfolding Methoden zur Korrektur von Auslesefehlern in Experimenten an Quantensystemen mit endlicher Anzahl von Messergebnissen zu bewerten. Die Korrektur von Auslesefehlern ist erheblich und muss bei jeder Messung auf near-term Hardware berücksichtigt werden. In den theoretischen Betrachtungen von Quanten-Informations-Aufgaben wird oft angenommen, dass ein Quanten-Gerät perfekte Messungen durchführt. In der Realität kann diese Annahme aufgrund von experimentell verursachten Unvollkommenheiten und Rauschen erheblich verletzt werden. Kürzlich vorgestellte Ansätze nutzen Quantentechnologien in Kombination mit Unfolding Methoden aus der Hochenergiephysik, um die Probleme, die durch Auslesefehler von Quantencomputern der aktuellen Generation entstehen, zu reduzieren. In dieser Thesis wird ein Framwork vorgestellt, in dem verschiedene Methoden wie die Bin-by-Bin-Korrektur, Matrixinversion, kleinste Quadrate und Iterative Bayes, Singulärwertzerlegung und TUnfold gegen Verteilungen getestet werden, die aus einer Zustandsvorbereitung wie der diskretisierten Gauß- oder Greenberger-Horne-Zeilinger-Zustandsvorbereitung stammen. In unserem Framework verwenden wir die resultierenden Histogramme bekannter grundlegender Quantenprotokolle und -algorithmen, die als Grundlage in komplexeren Schaltungen verwendet werden. Neben der theoretischen Beschreibung testen wir unser Framework auch experimentell an einem simulierten 5-Qubit-Gerät. Wir stellen fest, dass die beiden Methoden Matrixinversion und kleinste Quadrate am besten in Bezug auf die Abdeckungswahrscheinlichkeit und in jedem Histogrammvergleich abschneiden.

Department(s)University of Stuttgart, Institute of Architecture of Application Systems
Superviser(s)Leymann, Prof. Frank; Weder, Benjamin
Entry dateApril 27, 2021
   Publ. Computer Science