論文の概要: Non-Markovian Quantum Process Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11722v2
- Date: Tue, 24 May 2022 02:06:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-25 21:04:08.809043
- Title: Non-Markovian Quantum Process Tomography
- Title（参考訳）: 非マルコフ量子過程トモグラフィー
- Authors: Gregory A. L. White, Felix A. Pollock, Lloyd C. L. Hollenberg, Kavan
Modi, Charles D. Hill
- Abstract要約: 我々は、プロセステンソルトモグラフィーと呼ばれる量子プロセストモグラフィーの一般化を導入する。
実験条件を詳述し,最大線量推定に必要な後処理アルゴリズムを構築した。
超伝導量子デバイス上でのマルチタイム回路の忠実度を大幅に改善するために,その予測制御がいかに有効かを示す。
- 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: Characterisation protocols have so far played a central role in the
development of noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computers capable of
impressive quantum feats. This trajectory is expected to continue in building
the next generation of devices: ones that can surpass classical computers for
particular tasks -- but progress in characterisation must keep up with the
complexities of intricate device noise. A missing piece in the zoo of
characterisation procedures is tomography which can completely describe
non-Markovian dynamics over a given time frame. Here, we formally introduce a
generalisation of quantum process tomography, which we call process tensor
tomography. We detail the experimental requirements, construct the necessary
post-processing algorithms for maximum-likelihood estimation, outline the
best-practice aspects for accurate results, and make the procedure efficient
for low-memory processes. The characterisation is a pathway to diagnostics and
informed control of correlated noise. As an example application of the
hardware-agnostic technique, we show how its predictive control can be used to
substantially improve multi-time circuit fidelities on superconducting quantum
devices. Our methods could form the core for carefully developed software that
may help hardware consistently pass the fault-tolerant noise threshold.
- Abstract（参考訳）: キャラクタライゼーションプロトコルは、これまで、ノイズの多い中間スケール量子コンピュータ(NISQ)の開発において重要な役割を担ってきた。
この軌道は、次世代のデバイスの構築を継続すると予想されている: 特定のタスクのために古典的なコンピュータを超越できるが、キャラクタリゼーションの進歩は複雑なデバイスノイズの複雑さに追随しなければならない。
特徴化手順の動物園に欠けている断片は、与えられた時間枠上の非マルコフ力学を完全に記述できるトモグラフィーである。
ここでは,プロセステンソルトモグラフィと呼ばれる量子プロセストモグラフィの一般化を正式に紹介する。
実験要件を詳述し,最大類似度推定に必要な後処理アルゴリズムを構築し,正確な結果を得るために最善のプラクティスを概説し,低メモリプロセスに対して効率的に処理を行う。
特徴化は、相関ノイズの診断と情報制御のための経路である。
ハードウェア非依存手法の例として,超伝導量子デバイス上でのマルチタイム回路特性を著しく改善するために,その予測制御が有効であることを示す。
当社の手法は、ハードウェアがフォールトトレラントなノイズしきい値を一貫して通過するのに役立つよう、慎重に開発されたソフトウェアのコアを形成することができます。
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