論文の概要: Universal Dephasing Noise Injection via Schrodinger Wave Autoregressive Moving Average Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03370v2
• Date: Thu, 11 Feb 2021 07:24:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 11:41:28.865015
• Title: Universal Dephasing Noise Injection via Schrodinger Wave Autoregressive Moving Average Models
• Title（参考訳）: シュロディンガー波自己回帰移動平均モデルによる普遍的消音ノイズインジェクション
• Authors: Andrew Murphy, Jacob Epstein, Gregory Quiroz, Kevin Schultz, Lina Tewala, Kyle McElroy, Colin Trout, Brian Tien-Street, Joan A. Hoffmann, B. D. Clader, Junling Long, David P. Pappas, Timothy M. Sweeney
• Abstract要約: 本稿では,量子回路における任意のスペクトルのノイズ注入法を提案する。 この方法は、クラウドベースの量子プロセッサを含む任意の単一量子ビット回転を実行することができる任意のシステムに適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.619788266425984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present and validate a novel method for noise injection of arbitrary spectra in quantum circuits that can be applied to any system capable of executing arbitrary single qubit rotations, including cloud-based quantum processors. As the consequences of temporally-correlated noise on the performance of quantum algorithms are not well understood, the capability to engineer and inject such noise in quantum systems is paramount. To date, noise injection capabilities have been limited and highly platform specific, requiring low-level access to control hardware. We experimentally validate our universal method by comparing to a direct hardware-based noise-injection scheme, using a combination of quantum noise spectroscopy and classical signal analysis to show that the two approaches agree. These results showcase a highly versatile method for noise injection that can be utilized by theoretical and experimental researchers to verify, evaluate, and improve quantum characterization protocols and quantum algorithms for sensing and computing.
• Abstract（参考訳）: クラウドベースの量子プロセッサを含む任意の単一量子ビット回転が可能なシステムに適用可能な量子回路における任意のスペクトルのノイズ注入法を提案し,検証する。 時間的相関ノイズが量子アルゴリズムの性能に与える影響はよく理解されていないため、そのようなノイズを量子システムで設計し注入する能力は最重要である。 これまで、ノイズ注入機能は制限され、プラットフォーム固有のもので、制御ハードウェアへの低レベルアクセスが必要だった。 我々は,量子ノイズ分光法と古典的信号解析を組み合わせた直接ハードウェアベースノイズ注入法との比較により,我々の普遍的手法を実験的に検証し,両手法が一致することを示す。 これらの結果は、理論と実験の研究者が量子特性評価プロトコルや量子アルゴリズムの検証、評価、改善に利用できる、ノイズ注入の非常に多用途な方法を示している。

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