論文の概要: Categorizing Readout Error Correlations on Near Term Quantum Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04607v1
• Date: Fri, 9 Apr 2021 21:19:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 07:24:20.189118
• Title: Categorizing Readout Error Correlations on Near Term Quantum Computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける読み出し誤差相関の分類
• Authors: Benjamin Nachman and Michael R. Geller
• Abstract要約: 読み出し誤差は、短期量子コンピュータにとって重要なノイズ源である。 部分指数近似を用いるための最近の提案は、小さい誤差と短い誤差の相関に依拠している。 我々は,複数ビットの読み出し誤り相関を分類し,定量化する手法を紹介し,実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0813318162800707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Readout errors are a significant source of noise for near term quantum computers. A variety of methods have been proposed to mitigate these errors using classical post processing. For a system with $n$ qubits, the entire readout error profile is specified by a $2^n\times 2^n$ matrix. Recent proposals to use sub-exponential approximations rely on small and/or short-ranged error correlations. In this paper, we introduce and demonstrate a methodology to categorize and quantify multiqubit readout error correlations. Two distinct types of error correlations are considered: sensitivity of the measurement of a given qubit to the state of nearby "spectator" qubits, and measurement operator covariances. We deploy this methodology on IBMQ quantum computers, finding that error correlations are indeed small compared to the single-qubit readout errors on IBMQ Melbourne (15 qubits) and IBMQ Manhattan (65 qubits), but that correlations on IBMQ Melbourne are long-ranged and do not decay with inter-qubit distance.
• Abstract（参考訳）: 読み出し誤差は、短期量子コンピュータにとって重要なノイズ源である。 古典的なポスト処理を用いてこれらの誤りを軽減するための様々な方法が提案されている。 n$ qubitsのシステムの場合、読み取りエラープロファイル全体は2^n\times 2^n$Matrixで指定される。 サブ指数近似を用いる最近の提案は、小さい、あるいは短い範囲の誤差相関に依存する。 本稿では,複数ビットの読み出し誤り相関を分類し,定量化する手法を提案する。 2つの異なるタイプの誤差相関が考慮される: 与えられた量子ビットの近傍の「オブザーバ」量子ビットの状態に対する感度、および測定演算子共分散。 我々は、この手法をIBMQ量子コンピュータに展開し、IBMQ Melbourne(15量子ビット)とIBMQ Manhattan(65量子ビット)のシングルキュービットの読み出し誤差と比較して誤差相関が実際に小さいことを発見した。

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