論文の概要: Compressive gate set tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05176v3
- Date: Fri, 13 Jan 2023 12:53:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-05 00:39:16.902959
- Title: Compressive gate set tomography
- Title（参考訳）: 圧縮ゲートセットトモグラフィ
- Authors: Raphael Brieger, Ingo Roth, Martin Kliesch
- Abstract要約: ゲートセットトモグラフィーは、同時に自己整合的に量子ゲート全体の実装に関するトモグラフィ記述を抽出する特性的アプローチである。
ゲート集合の低ランク近似は、ゲート列が著しく少ないことから得られることを示す。
また,ゲートセットトモグラフィーによる推定により,影推定プロトコルのコヒーレント誤差を緩和できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3406858660972554
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Flexible characterization techniques that identify and quantify experimental
imperfections under realistic assumptions are crucial for the development of
quantum computers. Gate set tomography is a characterization approach that
simultaneously and self-consistently extracts a tomographic description of the
implementation of an entire set of quantum gates, as well as the initial state
and measurement, from experimental data. Obtaining such a detailed picture of
the experimental implementation is associated with high requirements on the
number of sequences and their design, making gate set tomography a challenging
task even for only two qubits.
In this work, we show that low-rank approximations of gate sets can be
obtained from significantly fewer gate sequences and that it is sufficient to
draw them randomly. Such tomographic information is needed for the crucial task
of dealing with coherent noise. To this end, we formulate the data processing
problem of gate set tomography as a rank-constrained tensor completion problem.
We provide an algorithm to solve this problem while respecting the usual
positivity and normalization constraints of quantum mechanics by using
second-order geometrical optimization methods on the complex Stiefel manifold.
Besides the reduction in sequences, we demonstrate numerically that the
algorithm does not rely on structured gate sets or an elaborate circuit design
to robustly perform gate set tomography. Therefore, it is more flexible than
traditional approaches. We also demonstrate how coherent errors in shadow
estimation protocols can be mitigated using estimates from gate set tomography.
- Abstract（参考訳）: 現実的な仮定の下で実験の不完全性を識別し定量化するフレキシブルなキャラクタリゼーション技術は、量子コンピュータの開発に不可欠である。
ゲートセットトモグラフィー(Gate set tomography)は、実験データから、量子ゲート全体の実装に関するトモグラフィ記述と初期状態と測定を同時に、かつ自己整合的に抽出する特徴付け手法である。
このような実験的な実装の詳細な図を得るには、シーケンス数とその設計に関する高い要求が伴うため、ゲートセットトモグラフィーは2つのキュービットに対してさえ難しい課題となる。
本研究では, ゲート集合の低ランク近似が極めて少ないゲート列から得ることができ, それらをランダムに描画するのに十分であることを示す。
このようなトモグラフィー情報は、コヒーレントノイズに対処する重要なタスクに必要である。
そこで我々は,ゲートセットトモグラフィーのデータ処理問題をランク制約テンソル完備問題として定式化する。
複素スティーフェル多様体上の二次幾何最適化法を用いて、量子力学の通常の正値性と正規化制約を尊重しながらこの問題を解くアルゴリズムを提供する。
シーケンスの削減に加えて,このアルゴリズムはゲートセットの構造化や回路設計に頼らず,ゲートセットトモグラフィーを堅牢に行うことを数値的に示す。
したがって、従来のアプローチよりも柔軟である。
また,ゲートセットトモグラフィーによる推定により,影推定プロトコルのコヒーレント誤差を緩和できることを示す。
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