論文の概要: Quantum Noise Sensing by generating Fake Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08718v1
• Date: Mon, 19 Jul 2021 09:42:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 21:27:45.685490
• Title: Quantum Noise Sensing by generating Fake Noise
• Title（参考訳）: フェイクノイズ生成による量子ノイズセンシング
• Authors: Paolo Braccia, Leonardo Banchi, Filippo Caruso
• Abstract要約: 本稿では,現実的な量子デバイスにおけるノイズを特徴付ける枠組みを提案する。 鍵となるアイデアは、本物(知覚される)と偽(生成される)とを区別できない方法で、それを模倣することによって、ノイズについて学ぶことである。 Pauli チャネルのベンチマークケースに適用すると,空間的・時間的相関ノイズであっても,SuperQGAN プロトコルは関連する誤り率を学習できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8010446129208155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noisy-Intermediate-Scale-Quantum (NISQ) devices are nowadays starting to become available to the final user, hence potentially allowing to show the quantum speedups predicted by the quantum information theory. However, before implementing any quantum algorithm, it is crucial to have at least a partial or possibly full knowledge on the type and amount of noise affecting the quantum machine. Here, by generalizing quantum generative adversarial learning from quantum states (Q-GANs) to quantum operations/superoperators/channels (here named as SuperQGANs), we propose a very promising framework to characterize noise in a realistic quantum device, even in the case of spatially and temporally correlated noise (memory channels) affecting quantum circuits. The key idea is to learn about the noise by mimicking it in a way that one cannot distinguish between the real (to be sensed) and the fake (generated) one. We find that, when applied to the benchmarking case of Pauli channels, the SuperQGAN protocol is able to learn the associated error rates even in the case of spatially and temporally correlated noise. Moreover, we also show how to employ it for quantum metrology applications. We believe our SuperQGANs pave the way for new hybrid quantum-classical machine learning protocols for a better characterization and control of the current and future unavoidably noisy quantum devices.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(nisq)デバイスは、現在最終ユーザーに提供され始めているため、量子情報理論によって予測される量子速度を示すことができる。 しかしながら、量子アルゴリズムを実装する前には、少なくとも量子マシンに影響を与えるノイズの種類と量について、部分的あるいはおそらく完全な知識を持つことが不可欠である。 本稿では,量子状態(q-gans)から量子演算/スーパーオペレータ/チャネル(以下superqgansと呼ぶ)への量子生成逆学習を一般化することにより,量子回路に影響を与える空間的および時間的相関雑音(メモリチャネル)であっても,現実的な量子デバイスにおけるノイズを特徴付ける非常に有望な枠組みを提案する。 鍵となるアイデアは、実物(知覚される)と偽物(生成される)とを区別できない方法で、それを模倣することによって、ノイズについて学ぶことである。 パウリチャネルのベンチマークケースに適用すると,空間的および時間的相関ノイズであっても,SuperQGANプロトコルは関連する誤り率を学習できることがわかった。 また,量子気象学への応用法についても述べる。 弊社のSuperQGANは、新しいハイブリッド量子古典機械学習プロトコルの道のりを歩み、現状と未来のノイズの多い量子デバイスをよりよく評価し、制御できると考えている。

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