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确保 NISQ 量子计算机中的重置操作安全
安全重置操作可以成为一种支持技术，允许不同用户或同一用户的不同量子程序共享量子计算机。安全重置操作可以允许在每个用户或程序之间重置量子计算机的量子位子集，以便擦除它们的状态，新程序或用户可以使用这些量子位，同时继续对其他量子位进行计算。今天，擦除量子位状态的主要方法是全系统擦除，这可以同时有效地重置所有量子位。例如，在当今 IBM 的超导量子比特机中，全系统擦除需要长达 1000 𝜇 s，并且会完全擦除系统中的所有信息。但是，使用全系统擦除时，无法仅清除几个量子位并将其分配给新用户或程序，所有内容都必须同时擦除。安全重置操作可以只重置一部分量子位，并且可以建立在现有的（不安全）重置操作之上，例如 IBM 的超导量子比特机。（不安全）重置操作现已可用，可用于在 10 𝜇 s 到 1 𝜇 s 数量级的时间内重置量子位的状态。因此，重置操作比整个系统擦除快得多。然而，正如这项工作所证明的，今天有可能在（不安全的）重置操作中泄露一些信息，因为它不能完美地重置可能在同一量子位上顺序调度的两个用户或程序之间的量子位状态。此外，还可以观察到类似串扰的效应，其中一个量子位的重置行为可以从相邻的量子位推断出来。这项工作分析了现有的（不安全的）重置操作，以了解如何在其基础上构建安全的重置操作。然后，这项工作描述了所提出的安全重置操作的设计、实施和评估，该操作可以在不泄露信息的情况下重置量子位，同时比整个系统擦除快 300 倍左右。
IBM NISQ平台上Grover算法的实现
u f | s⟩= cos（θ/ 2）| s' + e ip sin（i/ 2）| oh⟩= cos（θ/ 2）| s'⟩ -sin（θ/ 2）|哦（7）
QAOA、VQE、NISQ
模型梯度下降 [Sung et al '20]：围绕当前参数拟合二次模型并最小化它（BayesMGD [Stanisic et al '21]：使用贝叶斯规则来维持模型中的不确定性；解析下降 [Koczor and Benjamin
QASMBench：用于 NISQ 评估和模拟的低级量子基准套件
NISQ 时代量子计算 (QC) 的快速发展迫切需要一个低级基准测试套件和深刻的评估指标，以表征原型 NISQ 设备的特性、QC 编程编译器、调度程序和汇编程序的效率以及经典计算机中量子系统模拟器的能力。在这项工作中，我们通过基于 OpenQASM 汇编表示提出一个低级、易于使用的基准测试套件 QASMBench 来弥补这一空白。它整合了来自化学、模拟、线性代数、搜索、优化、算术、机器学习、容错、密码学等各个领域的常用量子例程和内核，在通用性和可用性之间进行权衡。为了从 NISQ 设备执行的角度分析这些内核，除了电路宽度和深度之外，我们还提出了四个电路指标，包括门密度、保留寿命、测量密度和纠缠方差，以提取有关执行效率、NISQ 误差敏感性以及机器特定优化的潜在收益的更多见解。QASMBench 中的应用程序可以在多个 NISQ 平台上启动和验证，包括 IBM-Q、Rigetti、IonQ 和 Quantinuum。为了进行评估，我们通过密度矩阵状态断层扫描测量 12 台 IBM-Q 机器上 QASMBench 应用程序子集的执行真实性，包括 25K 电路评估。我们还比较了 IBM-Q 机器、IonQ QPU 和 Rigetti Aspen M-1 系统之间的执行真实性。QASMBench 发布在：http://github.com/pnnl/QASMBench。
通过截断泰勒级数进行汉密尔顿模拟的 NISQ 算法
人们认为，模拟多体量子系统的动力学是量子计算机能够显示出优于传统计算机的量子优势的首批领域之一。噪声中型量子 (NISQ) 算法旨在有效利用当前可用的量子硬件。对于量子模拟，已经提出了各种类型的 NISQ 算法，它们各有优势，也各有挑战。在这项工作中，我们提出了一种新算法，即截断泰勒量子模拟器 (TQS)，它继承了现有算法的优点并减轻了一些缺点。我们的算法没有任何经典量子反馈回路，并通过构造绕过了荒芜高原问题。我们的混合量子经典算法中的经典部分对应于具有单个二次等式约束的二次约束二次规划 (QCQP)，它允许半定松弛。基于 QCQP 的经典优化最近被引入作为量子辅助特征值求解器 (QAE) 中的经典步骤，QAE 是用于汉密尔顿基态问题的 NISQ 算法。因此，我们的工作为汉密尔顿基态问题的 NISQ 算法和汉密尔顿模拟提供了概念上的统一。我们将基于微分方程的 NISQ 算法（如量子辅助模拟器 (QAS) 和变分量子模拟器 (VQS)）恢复为我们算法的特例。我们在当前云量子计算机上的一些小例子上测试了我们的算法。我们还提供了一种系统的方法来提高我们算法的准确性。
嘈杂的中型量子（NISQ）算法 - DR-NTU
通用容错量子计算机能够有效解决整数分解和非结构化数据库搜索等问题，需要数百万个具有低错误率和长相干时间的量子比特。虽然实现此类设备的实验进展可能需要数十年的研究，但嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机已经存在。这些计算机由数百个嘈杂的量子比特组成，即未经纠错的量子比特，因此在有限的相干时间内执行不完美的操作。为了利用这些设备实现量子优势，已经提出了用于物理、机器学习、量子化学和组合优化等各个学科的算法。此类算法的总体目标是利用有限的可用资源来执行经典的挑战性任务。在这篇评论中，对 NISQ 计算范式和算法进行了全面总结。讨论了这些算法的关键结构及其局限性和优势。此外，还提供了用于编程和测试 NISQ 设备的各种基准测试和软件工具的全面概述。
使用 NISQ 量子计算机对 (1 + 1) 场论进行实时 Trotter 演化的索引改进
摘要。当今的量子计算机提供了对高能物理激发的量子场论散射过程进行实时计算的可能性。为了遵循已建立的在欧几里得时间计算静态属性的成功路线图，开发新的算法来处理当前嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 设备的局限性并建立使用不同设备取得的进展的定量指标至关重要。在本文中，我们报告了这些方向的最新进展。我们表明，Trotter 误差的非线性方面使我们能够采取比低阶分析建议的更大的步骤。这对于使用当今的 NISQ 技术达到物理相关的时间尺度至关重要。我们建议使用一个指数来平均准确计算的 Trotter 站点占用演化与 NISQ 机器上的实际测量值之间的差异的绝对值 (G 指数) 作为衡量标准，以比较从不同硬件平台获得的结果。我们使用具有四个站点的一维空间横向 Ising 模型，将此度量应用于多个硬件平台。我们研究了包括读出缓解和 Richardson 外推在内的结果，并表明基于对 Trotter 步长修改的分析，缓解测量非常有效。我们讨论了 Trotter 步长程序中的这一进步如何改善量子计算物理散射结果，以及如何将这一技术进步应用于其他机器和噪声缓解方法。
NISQ 架构及其他架构的相位多项式合成算法
量子电路优化对于提高量子计算的实用性和效率至关重要。特别是，为了满足量子电路急需的紧凑性，可逆电路的合成正在被深入研究。由于 T 门具有较高的容错实现成本 [1]，因此人们投入了大量工作来最小化 T 数量 [2–9] 和 T 深度 [10–13]。相比之下，CNOT 门的实现成本较低，因为它是 Clifferd 群的一部分 [14]。尽管如此，基于 T 门的度量的使用有局限性，事实证明，电路中 CNOT 门的数量是一个不容忽视的度量，因为它会对电路的实现成本产生重大影响 [15]。除此之外，噪声中尺度量子 (NISQ) 时代的量子计算机 [16] 具有架构限制。具体而言，这些计算机中的量子比特并非以全对全的方式连接。这意味着具有 2 的元数的逻辑门（例如 CNOT 门）只能应用于某些量子比特对之间。因此，使电路符合给定架构不可避免地会导致 CNOT 计数增加 [17]。处理架构约束的一种常见方法是插入 SWAP 门来路由逻辑量子比特 [18–21]。另一种方法是执行架构感知合成 [22]，这种方法通常会产生具有低得多的 CNOT 计数的电路，同时满足架构约束。这种方法通常应用于可以用高级构造（例如线性可逆函数）表示的电路子集。然后可以将这些电路组合在一起以形成完整的架构兼容量子电路 [23, 24]。此编译方案中的一个重要构建块是合成仅由 CNOT 和 RZ 门组成的电路。这些电路可以用称为相位多项式的高级构造来表示。在这项工作中，我们解决了相位多项式合成问题，并针对受限和完全连接的情况提出了有效的算法。
迈向可靠、适用的 NISQ 量子计算
摘要 — 量子计算正成为提升当前计算资源、实现信息通信技术应用以优化流程和解决复杂且具有挑战性的特定领域问题的一大希望。然而，量子计算技术尚未成熟到可以提供明显优于高性能计算的水平。为了实现这种“量子优势”，需要更多的量子比特，这不可避免地会导致计算量子比特的拓扑结构更加复杂。这增加了退相干时间的额外困难，并意味着更高的量子比特错误率。尽管量子硬件层存在内在的不确定性，但当前的嘈杂中型量子 (NISQ) 计算机仍然很有用。为了利用这种容易出错的计算资源，需要各种概念来解决量子比特错误并提供成功的计算。本文描述并激发了对新概念量子 DevOps 的需求。这需要定期检查 NISQ 量子计算 (QC) 实例的可靠性。通过测试基本量子门和计算（C-NOT、Hadamard 等）的计算可靠性，它可以估计大规模关键计算（例如计算城市的每小时交通流量模型）提供足够质量结果的可能性。按照这种方法选择最佳匹配（云）QC 实例并将其直接与基于量子的算法和系统的开发、测试和最终操作过程集成，从而实现量子 DevOps 概念。
NISQ+：通过近似量子误差校正来提高量子计算能力
摘要 — 量子计算机的规模不断扩大，现在的设计决策试图从这些机器中榨取更多的计算能力。本着这种精神，我们设计了一种方法，通过调整量子纠错中使用的协议来实现“近似量子纠错 (AQEC)”，从而提高近期量子计算机的计算能力。通过近似成熟的纠错机制，我们可以增加近期机器的计算量（量子比特 × 门，或“简单量子体积 (SQV)”）。我们设计的关键是一个快速硬件解码器，它可以快速近似解码检测到的错误综合征。具体来说，我们展示了一个概念验证，即通过在超导单通量量子 (SFQ) 逻辑技术中设计和实现一种新算法，可以在近期量子系统中在线完成近似错误解码。这避免了隐藏在所有离线解码方案中的关键解码积压，这会导致程序中 T 门数量的空闲时间呈指数增长 [58]。