論文の概要: Software tools for quantum control: Improving quantum computer
performance through noise and error suppression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04060v2
- Date: Thu, 9 Jul 2020 07:15:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 23:33:56.716644
- Title: Software tools for quantum control: Improving quantum computer
performance through noise and error suppression
- Title（参考訳）: 量子制御のためのソフトウェアツール:ノイズとエラー抑制による量子コンピュータの性能向上
- Authors: Harrison Ball, Michael J. Biercuk, Andre Carvalho, Jiayin Chen,
Michael Hush, Leonardo A. De Castro, Li Li, Per J. Liebermann, and Harry J.
Slatyer, Claire Edmunds, Virginia Frey, Cornelius Hempel and Alistair Milne
- Abstract要約: 量子コンピューティング研究における量子制御の応用と統合のためのソフトウェアツールを紹介する。
我々は、最適化された量子制御ソリューションを作成し、デプロイするための、ピソンベースの古典的ソフトウェアツールのセットの概要を提供する。
本稿では,高性能分散クラウド計算とハードウェアシステムへのローカルカスタム統合の両方を活用するソフトウェアアーキテクチャについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6508609114589317
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Manipulating quantum computing hardware in the presence of imperfect devices
and control systems is a central challenge in realizing useful quantum
computers. Susceptibility to noise limits the performance and capabilities of
noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices, as well as any future quantum
computing technologies. Fortunately quantum control enables efficient execution
of quantum logic operations and algorithms with built-in robustness to errors,
without the need for complex logical encoding. In this manuscript we introduce
software tools for the application and integration of quantum control in
quantum computing research, serving the needs of hardware R&D teams, algorithm
developers, and end users. We provide an overview of a set of python-based
classical software tools for creating and deploying optimized quantum control
solutions at various layers of the quantum computing software stack. We
describe a software architecture leveraging both high-performance distributed
cloud computation and local custom integration into hardware systems, and
explain how key functionality is integrable with other software packages and
quantum programming languages. Our presentation includes a detailed
mathematical overview of central product features including a flexible
optimization toolkit, filter functions for analyzing noise susceptibility in
high-dimensional Hilbert spaces, and new approaches to noise and hardware
characterization. Pseudocode is presented in order to elucidate common
programming workflows for these tasks, and performance benchmarking is reported
for numerically intensive tasks, highlighting the benefits of the selected
cloud-compute architecture. Finally, we present a series of case studies
demonstrating the application of quantum control solutions using these tools in
real experimental settings for both trapped-ion and superconducting quantum
computer hardware.
- Abstract（参考訳）: 不完全なデバイスや制御システムの存在下で量子コンピューティングハードウェアを操作することは、有用な量子コンピュータを実現する上で重要な課題である。
ノイズに対する感受性は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスと将来の量子コンピューティング技術の性能と能力を制限する。
幸いなことに量子制御は、複雑な論理エンコーディングを必要とせずに、エラーに対する堅牢性を組み込んだ量子論理演算とアルゴリズムの効率的な実行を可能にする。
本稿では、量子コンピューティング研究における量子制御の応用と統合のためのソフトウェアツールを紹介し、ハードウェアR&Dチーム、アルゴリズム開発者、エンドユーザーのニーズに応える。
量子コンピューティングソフトウェアスタックのさまざまなレイヤに最適化された量子制御ソリューションを作成し、デプロイするための、pythonベースのクラシックソフトウェアツールセットの概要を提供する。
我々は、高性能分散クラウド計算とハードウェアシステムへのローカルカスタム統合の両方を活用したソフトウェアアーキテクチャを説明し、キー機能を他のソフトウェアパッケージや量子プログラミング言語とどのように統合するかを説明する。
本発表では, フレキシブルな最適化アルゴリズム, 高次元ヒルベルト空間における雑音感受性解析のためのフィルタ関数, ノイズおよびハードウェア特性の新たなアプローチなど, 製品の中心的特徴の数学的概要について述べる。
Pseudocodeはこれらのタスクの共通プログラミングワークフローを解明するために提示され、数値的なタスクのパフォーマンスベンチマークが報告され、選択したクラウド計算アーキテクチャの利点が強調される。
最後に, トラップイオンおよび超伝導量子コンピュータハードウェアの実際の実験環境において, これらのツールを用いた量子制御ソリューションの適用例を示す。
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