論文の概要: Two-qubit CZ gates robust against charge noise in silicon while compensating for crosstalk using neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00572v3
• Date: Tue, 28 Jun 2022 19:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 03:06:35.427388
• Title: Two-qubit CZ gates robust against charge noise in silicon while compensating for crosstalk using neural network
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたクロストーク補償におけるシリコンの電荷雑音に対する2量子CZゲート
• Authors: David W. Kanaar, Utkan G\"ung\"ord\"u, J. P. Kestner
• Abstract要約: 2ビットゲートは、クロストークも考慮しつつ、電荷ノイズエラーに対して堅牢である。 本稿では、ディープニューラルネットワークを用いて、分析設計された複合パルスシーケンスの成分を最適化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fidelity of two-qubit gates using silicon spin qubits is limited by charge noise. When attempting to dynamically compensate for charge noise using local echo pulses, crosstalk can cause complications. We present a method of using a deep neural network to optimize the components of an analytically designed composite pulse sequence, resulting in a two-qubit gate robust against charge noise errors while also taking crosstalk into account. We analyze two experimentally motivated scenarios. For a scenario with strong EDSR driving and negligible crosstalk, the composite pulse sequence yields up to an order of magnitude improvement over a simple cosine pulse. In a scenario with moderate ESR driving and appreciable crosstalk such that simple analytical control fields are not effective, optimization using the neural network approach allows one to maintain order-of-magnitude improvement despite the crosstalk.
• Abstract（参考訳）: シリコンスピン量子ビットを用いた2量子ビットゲートの忠実性は電荷ノイズによって制限される。 局所エコーパルスを用いて帯電ノイズを動的に補償しようとすると、クロストークは合併症を引き起こす可能性がある。 本稿では,ディープニューラルネットワークを用いて解析的に設計された複合パルス列の成分を最適化する方法を提案する。 実験的な2つのシナリオを分析した。 強いEDSR駆動と無視可能なクロストークのシナリオでは、複合パルスシーケンスは単純なコサインパルスよりも最大で1桁改善される。 単純な分析制御フィールドが有効ではないような、適度なESR駆動と評価可能なクロストークのシナリオでは、ニューラルネットワークアプローチによる最適化により、クロストークにもかかわらず、マグニチュードの改善を維持できる。

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