論文の概要: Benchmarking Characterization Methods for Noisy Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02243v1
• Date: Thu, 6 Jan 2022 20:44:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 03:18:18.876509
• Title: Benchmarking Characterization Methods for Noisy Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 雑音量子回路のベンチマーク評価法
• Authors: Megan L. Dahlhauser and Travis S. Humble
• Abstract要約: 我々は,ゲートセットトモグラフィ,パウリチャネルノイズ再構成,実験的直接的特徴評価の手法をベンチマークした。 我々は27量子ビット超伝導トランスモンデバイス上でのノイズ量子回路性能を記述するモデルを開発した。 実験におけるノイズモデルの一致は,特徴量から得られる情報と相関しないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40611352512781856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective methods for characterizing the noise in quantum computing devices are essential for programming and debugging circuit performance. Existing approaches vary in the information obtained as well as the amount of quantum and classical resources required, with more information generally requiring more resources. Here we benchmark the characterization methods of gate set tomography, Pauli channel noise reconstruction, and empirical direct characterization for developing models that describe noisy quantum circuit performance on a 27-qubit superconducting transmon device. We evaluate these models by comparing the accuracy of noisy circuit simulations with the corresponding experimental observations. We find that the agreement of noise model to experiment does not correlate with the information gained by characterization and that the underlying circuit strongly influences the best choice of characterization approach. Empirical direct characterization scales best of the methods we tested and produced the most accurate characterizations across our benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングデバイスにおけるノイズを特徴付ける効果的な手法は、回路性能のプログラミングとデバッグに不可欠である。 既存のアプローチは、取得した情報と必要な量子および古典的リソースの量によって異なり、より多くの情報は一般的により多くのリソースを必要とする。 本稿では,27量子ビット超伝導トランスモンデバイス上でのノイズ量子回路性能を記述するモデルの開発のために,ゲートトモグラフィ,ポーリチャネルノイズ再構成,経験的直接特性評価の手法について検討する。 ノイズ回路シミュレーションの精度を実験結果と比較することにより,これらのモデルを評価する。 実験用ノイズモデルの一致は, 特徴量から得られる情報と相関せず, 基礎回路が特徴量の最適選択に強く影響していることが判明した。 実験的な直接的特徴付けは、ベンチマーク全体で最も正確な特徴付けをテストし、生成した手法のベストをスケールします。

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