論文の概要: Deep Neural Network Discrimination of Multiplexed Superconducting Qubit States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12481v2
• Date: Fri, 18 Jun 2021 12:43:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 00:58:05.713236
• Title: Deep Neural Network Discrimination of Multiplexed Superconducting Qubit States
• Title（参考訳）: 多重超伝導量子状態のディープニューラルネットワーク識別
• Authors: Benjamin Lienhard, Antti Veps\"al\"ainen, Luke C. G. Govia, Cole R. Hoffer, Jack Y. Qiu, Diego Rist\`e, Matthew Ware, David Kim, Roni Winik, Alexander Melville, Bethany Niedzielski, Jonilyn Yoder, Guilhem J. Ribeill, Thomas A. Ohki, Hari K. Krovi, Terry P. Orlando, Simon Gustavsson, and William D. Oliver
• Abstract要約: ニューラルネットワークを状態判別器として用いたマルチキュービット読み出しを提案する。 完全に接続されたフィードニューラルネットワークは、我々のシステムにおける量子状態割り当ての忠実度を増大させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.26291658500249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Demonstrating a quantum computational advantage will require high-fidelity control and readout of multi-qubit systems. As system size increases, multiplexed qubit readout becomes a practical necessity to limit the growth of resource overhead. Many contemporary qubit-state discriminators presume single-qubit operating conditions or require considerable computational effort, limiting their potential extensibility. Here, we present multi-qubit readout using neural networks as state discriminators. We compare our approach to contemporary methods employed on a quantum device with five superconducting qubits and frequency-multiplexed readout. We find that fully-connected feedforward neural networks increase the qubit-state-assignment fidelity for our system. Relative to contemporary discriminators, the assignment error rate is reduced by up to 25% due to the compensation of system-dependent nonidealities such as readout crosstalk which is reduced by up to one order of magnitude. Our work demonstrates a potentially extensible building block for high-fidelity readout relevant to both near-term devices and future fault-tolerant systems.
• Abstract（参考訳）: 量子計算の利点を示すには、マルチ量子ビットシステムの高忠実度制御と読み出しが必要である。 システムサイズが大きくなるにつれて、リソースオーバーヘッドの増加を制限するために多重キュービットの読み出しが現実的に必要となる。 多くの現代の量子ビット状態判別器は、単一量子ビットの動作条件を推定するか、あるいはかなりの計算労力を要し、その可能性の拡張性を制限している。 本稿では,ニューラルネットワークを状態判別器として用いたマルチキュービット読み出しを提案する。 5つの超伝導量子ビットと周波数多重読み出しを用いた量子デバイスにおける現代の手法と比較した。 完全に接続されたフィードフォワードニューラルネットワークは、システムに対する量子状態割り当ての忠実度を増大させる。 現代の判別者と比較して、読み出しクロストークのようなシステムに依存しない非理想性の補償により、割当誤差率が最大25%削減される。 我々の研究は、近距離デバイスと将来の耐故障性システムの両方に関連する高忠実度読み出しのための拡張可能なビルディングブロックを示す。

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