論文の概要: A context-aware gate set tomography characterization of superconducting qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09922v2
• Date: Mon, 28 Feb 2022 20:10:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 20:50:09.273261
• Title: A context-aware gate set tomography characterization of superconducting qubits
• Title（参考訳）: 超伝導量子ビットのコンテキスト対応ゲートセットトモグラフィー
• Authors: Ahmed Abid Moueddene, Nader Khammassi, Sebastian Feld, and Said Hamdioui
• Abstract要約: 本稿では,ゲートセットトモグラフィプロトコルのコンテキスト対応バージョンを紹介する。 我々は,クラウドベースの超伝導量子ビットプラットフォームにおいて,コンテキスト依存の誤差を実験的に推定する。 以上の結果から,GSTがこのような文脈認識機能を含むようにアップグレードされた場合,エラーのコヒーレンスが大きいことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4979445283937185
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The efficiency of Quantum Characterisation, Verification, and Validation (QCVV) protocols highly hinges on the agreement between the assumed noise model and the underlying error mechanisms. As a matter of fact, errors in Quantum Processing Units (QPUs) incorporate various aspects of context-dependability which are overlooked by the majority of the commonly used QCVV protocols. As QCVV protocols are indispensable when it comes to characterizing and evaluating quantum operations, there is a serious need for a detailed characterization taking into account such aspects. In this work, we address these shortcomings by designing a context-aware version of the gate set tomography (GST) protocol. Our experiment selection approach is based on a polynomial quantification of the accumulation of errors within the designed circuits. Using simulated QPUs, we show that this technique enables a characterization with an inaccuracy reaching $10^{-5}$. Furthermore, we use our proposed protocol to experimentally infer context-dependent errors, namely crosstalk and memory effects, in a publicly accessible cloud-based superconducting qubits platform. Our results show that when the GST is upgraded to include such features of context-awareness, a large coherence in the errors is observed. These findings open up possibilities of drastically reducing the errors within the currently demonstrated QPUs.
• Abstract（参考訳）: 量子キャラクタライゼーション、検証、検証(QCVV)プロトコルの効率は、仮定されたノイズモデルと基礎となるエラーメカニズムの一致に大きく依存する。 実のところ、量子処理ユニット(QPU)のエラーは、一般的に使用されるQCVVプロトコルの大半で見過ごされるコンテキスト依存性の様々な側面を取り入れている。 量子演算の特徴付けと評価にはQCVVプロトコルが不可欠であるため、そのような側面を考慮に入れた詳細な特徴付けが必要である。 本稿では,ゲートセットトモグラフィ(GST)プロトコルのコンテキスト対応バージョンを設計することで,これらの欠点に対処する。 実験選択手法は設計回路における誤差の蓄積の多項式量子化に基づく。 シミュレーション QPU を用いて,不正確な値が 10^{-5}$ に達するような特徴付けが可能であることを示す。 さらに,提案プロトコルを用いて,クラウドベースの超伝導量子ビットプラットフォームにおいて,コンテキスト依存のエラー,すなわちクロストークとメモリ効果を実験的に推論する。 以上の結果から,gstがコンテキスト認識機能を含むようにアップグレードされると,エラーに対する大きな一貫性が観察される。 これらの結果は、現在実証されているqpu内のエラーを劇的に削減する可能性を開く。

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