論文の概要: Efficient flexible characterization of quantum processors with nested
error models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02188v1
- Date: Wed, 3 Mar 2021 05:23:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 08:19:13.841714
- Title: Efficient flexible characterization of quantum processors with nested
error models
- Title(参考訳): ネスト誤差モデルを用いた量子プロセッサの効率的なフレキシブルキャラクタリゼーション
- Authors: Erik Nielsen, Kenneth Rudinger, Timothy Proctor, Kevin Young, Robin
Blume-Kohout
- Abstract要約: 本稿では,量子プロセッサの優れたエラーモデルを求める手法を提案する。
このテクニックは、プロセッサから取得したデータに対して、ネストしたモデルのシーケンスを反復的にテストする。
シミュレーションノイズ2量子プロセッサのキャラクタリゼーションにこの手法を応用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a simple and powerful technique for finding a good error model for
a quantum processor. The technique iteratively tests a nested sequence of
models against data obtained from the processor, and keeps track of the
best-fit model and its wildcard error (a quantification of the unmodeled error)
at each step. Each best-fit model, along with a quantification of its unmodeled
error, constitute a characterization of the processor. We explain how quantum
processor models can be compared with experimental data and to each other. We
demonstrate the technique by using it to characterize a simulated noisy 2-qubit
processor.
- Abstract(参考訳): 本稿では,量子プロセッサの優れたエラーモデルを見つけるための,シンプルで強力な手法を提案する。
このテクニックは、プロセッサから得られたデータに対してネストしたモデルのシーケンスを反復的にテストし、最適なモデルとそのワイルドカードエラー(未モデル化エラーの定量化)を各ステップで追跡する。
各ベストフィットモデルは、その未モデル化エラーの定量化と共に、プロセッサの特性を構成する。
本稿では、量子プロセッサモデルを実験データと相互に比較する方法を説明する。
そこで,この手法を用いて2量子ビットプロセッサをシミュレートする手法を実証する。
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