Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning the noise fingerprint of quantum devices

論文の概要: Learning the noise fingerprint of quantum devices

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11405v1
Date: Thu, 23 Sep 2021 14:37:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-24 17:43:12.121800
Title: Learning the noise fingerprint of quantum devices
Title（参考訳）: 量子デバイスのノイズフィンガープリントの学習
Authors: Stefano Martina, Lorenzo Buffoni, Stefano Gherardini and Filippo Caruso
Abstract要約: ノイズ源はいかなる量子技術デバイスにも必然的に影響を及ぼす。ノイズの主な特徴は、量子デバイスが実現される物理プラットフォームに厳密に依存することが期待されている。我々はまず,IBMクラウドで利用可能な量子コンピュータのノイズ指紋を識別し,特徴付ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Noise sources unavoidably affect any quantum technological device. Noise's main features are expected to strictly depend on the physical platform on which the quantum device is realized, in the form of a distinguishable fingerprint. Noise sources are also expected to evolve and change over time. Here, we first identify and then characterize experimentally the noise fingerprint of IBM cloud-available quantum computers, by resorting to machine learning techniques designed to classify noise distributions using time-ordered sequences of measured outcome probabilities.
Abstract（参考訳）: ノイズ源はいかなる量子技術デバイスにも必然的に影響を及ぼす。ノイズの主な特徴は、識別可能な指紋の形で量子デバイスが実現される物理プラットフォームに厳密に依存することが期待されている。騒音源も進化し、時間とともに変化すると予想されている。ここでは、まず、測定結果確率の時間順列を用いてノイズ分布を分類する機械学習技術を用いて、IBMクラウド利用可能な量子コンピュータのノイズ指紋を実験的に識別し、特徴付ける。

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