論文の概要: Fast Estimation of Sparse Quantum Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07901v2
• Date: Fri, 31 Jul 2020 01:39:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 09:03:20.130660
• Title: Fast Estimation of Sparse Quantum Noise
• Title（参考訳）: スパース量子ノイズの高速推定
• Authors: Robin Harper, Wenjun Yu, Steven T. Flammia
• Abstract要約: 我々は、$s$非ゼロパウリ誤差率を$s$スパース、$n$量子パウリノイズチャネルで推定する実用的なアルゴリズムを提案する。 我々は,IBM 14-qubit 超伝導デバイスのデータに対して,単純化されたクリフォード回路を用いたアルゴリズムのバージョンを実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As quantum computers approach the fault tolerance threshold, diagnosing and characterizing the noise on large scale quantum devices is increasingly important. One of the most important classes of noise channels is the class of Pauli channels, for reasons of both theoretical tractability and experimental relevance. Here we present a practical algorithm for estimating the $s$ nonzero Pauli error rates in an $s$-sparse, $n$-qubit Pauli noise channel, or more generally the $s$ largest Pauli error rates. The algorithm comes with rigorous recovery guarantees and uses only $O(n^2)$ measurements, $O(s n^2)$ classical processing time, and Clifford quantum circuits. We experimentally validate a heuristic version of the algorithm that uses simplified Clifford circuits on data from an IBM 14-qubit superconducting device and our open source implementation. These data show that accurate and precise estimation of the probability of arbitrary-weight Pauli errors is possible even when the signal is two orders of magnitude below the measurement noise floor.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータがフォールトトレランスしきい値に近づくにつれ、大規模量子デバイスにおけるノイズの診断と特徴化がますます重要になっている。 ノイズチャンネルの最も重要なクラスの1つは、理論的トラクタビリティと実験的妥当性の両方の理由から、パウリチャンネルのクラスである。 ここでは、$s$非ゼロパウリ誤差率を$s$スパース、$n$量子パウリノイズチャネル、あるいはより一般に$s$最大のパウリ誤差率で推定する実用的なアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは厳密なリカバリ保証を持ち、$O(n^2)$測定、$O(s n^2)$古典的な処理時間、Clifford量子回路のみを使用する。 我々は,IBM 14-qubit 超伝導デバイスのデータに対して,単純化されたクリフォード回路を用いたアルゴリズムのヒューリスティックバージョンを実験的に検証した。 これらのデータは、信号が測定ノイズフロアより2桁下にある場合でも、任意の重み付きパウリ誤差の確率を正確に正確に推定できることを示している。

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