論文の概要: Anti-crosstalk high-fidelity state discrimination for superconducting
qubits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08961v1
- Date: Tue, 16 Mar 2021 10:39:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-07 23:40:17.632936
- Title: Anti-crosstalk high-fidelity state discrimination for superconducting
qubits
- Title(参考訳): 超伝導量子ビットの反クロストーク高忠実状態識別
- Authors: Zi-Feng Chen, Qi Zhou, Peng Duan, Wei-Cheng Kong, Hai-Feng Zhang and
Guo-Ping Guo
- Abstract要約: 超伝導多ビット系における単一量子ビットの状態の分類法は、クロストークの存在により、期待よりも低い忠実度を生成する。
浅層ニューラルネットワークの計測に使用されるデジタル信号処理(DSP)システムを,クロストークの影響を低減するための最適な分類器として訓練する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.886248147345244
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Measurement for qubits plays a key role in quantum computation. Current
methods for classifying states of single qubit in a superconducting multi-qubit
system produce fidelities lower than expected due to the existence of
crosstalk, especially in case of frequency crowding. Here, We make the digital
signal processing (DSP) system used in measurement into a shallow neural
network and train it to be an optimal classifier to reduce the impact of
crosstalk. The experiment result shows the crosstalk-induced readout error
deceased by 100% after a 3-second optimization applied on the 6-qubit
superconducting quantum chip.
- Abstract(参考訳): 量子ビットの測定は量子計算において重要な役割を果たす。
超伝導マルチキュービットシステムにおける単一キュービットの状態分類の現在の方法は、クロストークの存在により、特に周波数の混雑の場合には、期待よりも低いフィデリティを生成する。
そこで我々は,浅層ニューラルネットワークの計測に使用されるデジタル信号処理(DSP)システムを,クロストークの影響を低減するための最適な分類器として訓練する。
実験の結果,6量子ビット超伝導量子チップに3秒の最適化を適用した後,クロストークによる読み出し誤差が100%削除された。
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