論文の概要: Probabilistic error cancellation with sparse Pauli-Lindblad models on noisy quantum processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09866v2
• Date: Thu, 23 Jun 2022 15:33:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 00:40:18.860548
• Title: Probabilistic error cancellation with sparse Pauli-Lindblad models on noisy quantum processors
• Title（参考訳）: 雑音量子プロセッサ上のスパースパウリ・リンドモデルによる確率的誤差キャンセル
• Authors: Ewout van den Berg, Zlatko K. Minev, Abhinav Kandala, Kristan Temme
• Abstract要約: 本稿では,大規模量子デバイスに相関するノイズやスケールを捕捉できるスパースノイズモデルを学習し,逆転するプロトコルを提案する。 これらの進歩により、クロストークエラーを伴う超伝導量子プロセッサ上でのPECの実証が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7299729677753102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noise in pre-fault-tolerant quantum computers can result in biased estimates of physical observables. Accurate bias-free estimates can be obtained using probabilistic error cancellation (PEC), which is an error-mitigation technique that effectively inverts well-characterized noise channels. Learning correlated noise channels in large quantum circuits, however, has been a major challenge and has severely hampered experimental realizations. Our work presents a practical protocol for learning and inverting a sparse noise model that is able to capture correlated noise and scales to large quantum devices. These advances allow us to demonstrate PEC on a superconducting quantum processor with crosstalk errors, thereby providing an important milestone in opening the way to quantum computing with noise-free observables at larger circuit volumes.
• Abstract（参考訳）: フォールト耐性量子コンピュータのノイズは、物理的可観測物のバイアスのある推定結果をもたらす。 精度の高いバイアスフリー推定は、よく特性化されたノイズチャネルを効果的に反転させるエラー緩和手法である確率的エラーキャンセレーション(英語版)(pec)を用いて得られる。 しかし、大きな量子回路における相関ノイズチャネルの学習は大きな課題であり、実験的な実現を著しく阻害している。 本研究は,大きな量子デバイスに相関したノイズやスケールをキャプチャできるスパースノイズモデルを学習および反転するための実用的なプロトコルを提案する。 これらの進歩により,超伝導量子プロセッサ上でクロストーク誤差を伴ってPECを実証することが可能となり,大きな回路容量でノイズのない観測可能な量子コンピューティングへの道を開く上で重要なマイルストーンとなる。

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