論文の概要: Scalable quantum processor noise characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01805v1
• Date: Tue, 2 Jun 2020 17:39:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 08:52:14.231792
• Title: Scalable quantum processor noise characterization
• Title（参考訳）: スケーラブル量子プロセッサノイズキャラクタリゼーション
• Authors: Kathleen E. Hamilton, Tyler Kharazi, Titus Morris, Alexander J. McCaskey, Ryan S. Bennink and Raphael C. Pooser
• Abstract要約: 累積展開に基づく多ビットデバイスに対する近似的MCMを構築するためのスケーラブルな方法を提案する。 また,本手法は,様々な種類の相関誤差を特徴付けるためにも利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.57666052437813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measurement fidelity matrices (MFMs) (also called error kernels) are a natural way to characterize state preparation and measurement errors in near-term quantum hardware. They can be employed in post processing to mitigate errors and substantially increase the effective accuracy of quantum hardware. However, the feasibility of using MFMs is currently limited as the experimental cost of determining the MFM for a device grows exponentially with the number of qubits. In this work we present a scalable way to construct approximate MFMs for many-qubit devices based on cumulant expansion. Our method can also be used to characterize various types of correlation error.
• Abstract（参考訳）: 測定忠実度行列(英: Measurementfidelity matrices、MFMs)は、短期量子ハードウェアにおける状態準備と測定誤差を特徴付ける自然な方法である。 それらは後処理に使われ、エラーを軽減し、量子ハードウェアの有効精度を大幅に向上させることができる。 しかし、デバイスに対するMFMを決定する実験コストは、キュービット数とともに指数関数的に増加するため、MFMの使用可能性は現在制限されている。 本研究では,累積展開に基づく多量子ビットデバイスの近似mfmをスケーラブルに構築する手法を提案する。 本手法は,各種相関誤差を特徴付けることも可能である。

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