論文の概要: Direct estimation of minimum gate fidelity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02422v2
• Date: Wed, 19 Aug 2020 13:38:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 06:36:53.231792
• Title: Direct estimation of minimum gate fidelity
• Title（参考訳）: 最小ゲート忠実度の直接推定
• Authors: Yiping Lu, Jun Yan Sim, Jun Suzuki, Berthold-Georg Englert, Hui Khoon Ng
• Abstract要約: 量子ゲートの性能の鍵となる尺度は、最小のゲート忠実度、すなわち全ての入力状態に対して最小化されたゲート忠実度である。 数値勾配のない最小化法(GFM)と実験目標忠実度推定法を併用したハイブリッド数値実験手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.98854210281999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the current interest in building quantum computers, there is a strong need for accurate and efficient characterization of the noise in quantum gate implementations. A key measure of the performance of a quantum gate is the minimum gate fidelity, i.e., the fidelity of the gate, minimized over all input states. Conventionally, the minimum fidelity is estimated by first accurately reconstructing the full gate process matrix using the experimental procedure of quantum process tomography (QPT). Then, a numerical minimization is carried out to find the minimum fidelity. QPT is, however, well known to be costly, and it might appear that we can do better, if the goal is only to estimate one single number. In this work, we propose a hybrid numerical-experimental scheme that employs a numerical gradient-free minimization (GFM) and an experimental target-fidelity estimation procedure to directly estimate the minimum fidelity without reconstructing the process matrix. We compare this to an alternative scheme, referred to as QPT fidelity estimation, that does use QPT, but directly employs the minimum gate fidelity as the termination criterion. Both approaches can thus be considered as direct estimation schemes. General theoretical bounds suggest a significant resource savings for the GFM scheme over QPT fidelity estimation; numerical simulations for specific classes of noise, however, show that both schemes have similar performance, reminding us of the need for caution when using general bounds for specific examples. The GFM scheme, however, presents potential for future improvements in resource cost, with the development of even more efficient GFM algorithms.
• Abstract（参考訳）: 現在の量子コンピュータ構築への関心から、量子ゲート実装におけるノイズの正確かつ効率的なキャラクタリゼーションの必要性が高まっている。 量子ゲートの性能の重要な尺度は最小ゲート忠実度(すなわちゲートの忠実度)であり、全ての入力状態にわたって最小化される。 従来、量子プロセストモグラフィ(qpt)の実験手法を用いて、最初にフルゲートプロセスマトリックスを正確に再構成することにより、最小忠実度を推定する。 そして、最小忠実度を求めるために数値最小化を行う。 しかし、QPTは費用がかかることで知られており、もし目標が1つの数だけを見積もることであるなら、私たちはもっとうまくできるかもしれない。 本研究では,プロセスマトリックスを再構築することなく最小忠実度を直接推定するための数値勾配自由最小化(gfm)と実験目標忠実度推定手法を用いたハイブリッド数値実験スキームを提案する。 我々はこれをQPTを用いたQPTフィデリティ推定と呼ばれる代替スキームと比較するが、終端基準として最小ゲートフィデリティを直接利用する。 したがって、どちらのアプローチも直接推定スキームと見なすことができる。 一般理論的バウンダリは、QPTフィデリティ推定よりも GFM スキームの大幅なリソース節約を示唆している; しかし、特定のノイズのクラスに対する数値シミュレーションでは、どちらのスキームも同様の性能を示しており、特定の例に対して一般バウンダリを使用する際に注意が必要であることを思い出させる。 しかし、GFMスキームは、より効率的なGFMアルゴリズムの開発とともに、将来の資源コストの改善の可能性を示している。

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