論文の概要: Dispersive qubit readout with machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05332v1
• Date: Fri, 10 Dec 2021 04:25:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-04 22:51:01.227292
• Title: Dispersive qubit readout with machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による分散量子ビット読み出し
• Authors: Enrico Rinaldi, Roberto Di Candia, Simone Felicetti, Fabrizio Minganti
• Abstract要約: オープン量子系は散逸相転移を起こすことができ、その臨界挙動はセンシングアプリケーションに利用することができる。 最近導入された測定プロトコルでは、パラメトリック(2光子駆動)のカー共振器の駆動散逸位相遷移を使い、99.9%の単一量子ビット検出忠実度に達した。 我々は、機械学習に基づく分類アルゴリズムを用いて、この臨界ダイナミクスから情報を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08399688944263842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open quantum systems can undergo dissipative phase transitions, and their critical behavior can be exploited in sensing applications. For example, it can be used to enhance the fidelity of superconducting qubit readout measurements, a central problem toward the creation of reliable quantum hardware. A recently introduced measurement protocol, named ``critical parametric quantum sensing'', uses the parametric (two-photon driven) Kerr resonator's driven-dissipative phase transition to reach single-qubit detection fidelity of 99.9\% [arXiv:2107.04503]. In this work, we improve upon the previous protocol by using machine learning-based classification algorithms to \textit{efficiently and rapidly} extract information from this critical dynamics, which has so far been neglected to focus only on stationary properties. These classification algorithms are applied to the time series data of weak quantum measurements (homodyne detection) of a circuit-QED implementation of the Kerr resonator coupled to a superconducting qubit. This demonstrates how machine learning methods enable a faster and more reliable measurement protocol in critical open quantum systems.
• Abstract（参考訳）: オープン量子系は散逸相転移を起こすことができ、その臨界挙動はセンシングアプリケーションに利用することができる。 例えば、信頼性の高い量子ハードウェアの作成に向けた中心的な問題である超伝導量子ビット読み出し測定の忠実性を高めるために使うことができる。 最近導入された「臨界パラメトリック量子センシング」と呼ばれる測定プロトコルは、パラメトリック(2光子駆動)のカー共振器の駆動散逸位相遷移を利用して、99.9\%[arXiv:2107.04503]の単一量子ビット検出フィデリティに達した。 本研究では、機械学習に基づく分類アルゴリズムを用いて、この臨界ダイナミクスから情報を抽出し、定常性のみに焦点をあてることにより、従来のプロトコルを改善した。 これらの分類アルゴリズムは、超伝導量子ビットに結合したカー共振器の回路QED実装の弱い量子測定(ホモジン検出)の時系列データに適用される。 これは、機械学習手法が重要なオープン量子システムにおいて、より高速で信頼性の高い測定プロトコルを実現する方法を示す。

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