論文の概要: Extracting Quantum Dynamical Resources: Consumption of Non-Markovianity
for Noise Reduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02613v1
- Date: Wed, 6 Oct 2021 09:31:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-12 08:17:40.982257
- Title: Extracting Quantum Dynamical Resources: Consumption of Non-Markovianity
for Noise Reduction
- Title(参考訳): 量子力学資源の抽出:ノイズ低減のための非マルコフ性の利用
- Authors: Graeme D. Berk, Simon Milz, Felix A. Pollock, Kavan Modi
- Abstract要約: ノイズ抑制の鍵となるリソースは非マルコビアン性(あるいは時間的相関)であることを示す。
ノイズ低減のための最適パルス列を同定する2つの手法を提案する。
対応するツールは運用上の基盤の上に構築されており、現在の世代の量子デバイスで容易に実装できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Noise is possibly the most formidable challenge for quantum technologies. As
such, a great deal of effort is dedicated to developing methods for noise
reduction. One remarkable achievement in this direction is dynamical
decoupling; it details a clear set of instructions for counteracting the
effects of quantum noise. Yet, the domain of its applicability remains limited
to devices where exercising fast control is possible. In practical terms, this
is highly limiting and there is a growing need for better noise reduction
tools. Here we take a significant step in this direction, by identifying the
crucial ingredients required for noise suppression and the development of
methods that far outperform traditional dynamical decoupling techniques. Using
resource theoretic methods, we show that the key resource responsible for the
efficacy of dynamical decoupling, and related protocols, is non-Markovianity
(or temporal correlations). Using this insight, we then propose two methods to
identify optimal pulse sequences for noise reduction. With an explicit example,
we show that our methods enable a more optimal exploitation of temporal
correlations, and extend the timescales at which noise suppression is viable by
at least two orders of magnitude. Importantly, the corresponding tools are
built on operational grounds and are easily implemented in the current
generation of quantum devices.
- Abstract(参考訳): ノイズはおそらく量子技術にとって最も強力な課題である。
そのため、ノイズ低減のための手法の開発に多大な労力が費やされている。
この方向の顕著な成果は動的疎結合であり、量子ノイズの影響に対抗するための明確な命令セットを詳述している。
しかし、適用範囲は、高速制御が可能なデバイスに限定されている。
実際には、これは非常に制限され、より良いノイズ低減ツールの必要性が高まっている。
ここでは,ノイズ抑制に必要な重要な成分を同定し,従来の動的デカップリング法をはるかに上回る手法の開発により,この方向への大きな一歩を踏み出す。
資源理論を用いて、動的疎結合とその関連プロトコルの有効性に寄与する鍵となる資源が非マルコビアン性(時間的相関)であることを示す。
この知見を用いて,ノイズ低減のための最適なパルスシーケンスを同定する2つの手法を提案する。
明示的な例として,提案手法は時間的相関をより最適に活用できることを示すとともに,雑音抑圧が可能となる時間スケールを少なくとも2桁拡張する。
重要なことに、対応するツールは運用上の基盤の上に構築されており、現在の世代の量子デバイスで容易に実装できる。
関連論文リスト
- Multiple Classical Noise Mitigation by Multiobjective Robust Quantum
Optimal Control [7.426725800799006]
我々は、複数のノイズに同時に抵抗するスムーズでロバストなパルスを、頑健な最適制御で見つけることができることを示した。
この手法は、現在の雑音量子コンピューティングデバイスに広く応用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-01T05:52:23Z) - Realistic Noise Synthesis with Diffusion Models [68.48859665320828]
Deep Image Denoisingモデルは、しばしば高品質なパフォーマンスのために大量のトレーニングデータに依存します。
本稿では,拡散モデル,すなわちRealistic Noise Synthesize Diffusor(RNSD)を用いて現実的な雑音を合成する新しい手法を提案する。
RNSDは、より現実的なノイズや空間的相関を複数の周波数で生成できるような、ガイド付きマルチスケールコンテンツを組み込むことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T12:56:01Z) - Autonomous coherence protection of a two-level system in a fluctuating
environment [68.8204255655161]
我々は、もともと、相互作用しない2レベルシステム(量子ビット)のアンサンブルから静的ドップラー拡大の効果を取り除くことを意図したスキームを再検討する。
このスキームははるかに強力であり、時間と空間に依存するノイズから単一(あるいはアンサンブル)量子ビットのエネルギーレベルを保護できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-08T01:44:30Z) - Improve Noise Tolerance of Robust Loss via Noise-Awareness [60.34670515595074]
本稿では,NARL-Adjuster(NARL-Adjuster for brevity)と呼ばれる,ハイパーパラメータ予測関数を適応的に学習するメタラーニング手法を提案する。
4つのSOTAロバストな損失関数を我々のアルゴリズムに統合し,提案手法の一般性および性能をノイズ耐性と性能の両面で検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-18T04:54:58Z) - Walking Noise: Understanding Implications of Noisy Computations on
Classification Tasks [0.0]
安全でない最適化として、ノイズの多い計算はエネルギー効率が良く、固定電力予算もより時間効率が良い。
本研究は,ニューラルネットワークに基づく分類器の精度に対するノイズの影響を,模範的な作業負荷として理解するために,抽象形式でのノイズ計算を考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T17:09:08Z) - Quantum Control for Time-dependent Noise by Inverse Geometric
Optimization [10.292957036462829]
我々は最近提案した逆幾何最適化の頑健な制御手法を時間依存雑音に拡張して適用する。
提案手法は,現実的な雑音モデルの下で所望の量子進化を実現するために,高品質なロバストパルスを生成することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T08:50:02Z) - Learning Noise via Dynamical Decoupling of Entangled Qubits [49.38020717064383]
絡み合った量子系のノイズは、複数の自由度を含む多体効果のために特徴付けるのが困難である。
2キュービットゲートで発生する雑音を特徴付けるマルチキュービットダイナミックデカップリングシーケンスを開発し,適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T20:22:38Z) - Entanglement-assisted entanglement purification [62.997667081978825]
本稿では,雑音や有限サイズのアンサンブルから高忠実なアンタングルを生成することのできる,エンタングルメント支援型エンタングルメント浄化プロトコルを提案する。
我々のプロトコルは任意の誤りに対処できるが、少ない誤りに最も適しており、特に減衰雑音に向いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-13T19:00:05Z) - Robust quantum gates using smooth pulses and physics-informed neural
networks [0.0]
本稿では、ノイズに対する感度を最小化する、真に滑らかなパルスを得るための最初の一般的な方法を提案する。
ニューラルネットワークを用いてハミルトニアンをパラメータ化することにより、多数の最適化パラメータを利用できる。
我々は,論理部分空間内のノイズの影響を抑えるスムーズな形状と,その部分空間からの漏れを抑えることで,我々のアプローチの能力を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-04T19:31:36Z) - Process tomography of Robust Dynamical Decoupling in Superconducting
Qubits [91.3755431537592]
リゲッティ量子コンピューティングプラットフォームは、異なる動的デカップリングシーケンスをテストするために使用された。
シーケンスの性能は量子プロセストモグラフィーによって特徴づけられ、量子チャネル形式を用いて解析された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-18T14:48:18Z) - Using deep learning to understand and mitigate the qubit noise
environment [0.0]
本稿では,量子ビット上の時間力学測定から正確な雑音スペクトルを抽出する手法を提案する。
任意の浴槽に囲まれた任意のキュービットに付随する雑音スペクトルを抽出するニューラルネットワークに基づく手法を実証する。
この結果は、様々なキュービットプラットフォームに適用でき、キュービット性能を改善するためのフレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-03T17:13:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。