論文の概要: Markovian Noise Modelling and Parameter Extraction Framework for Quantum
Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04474v3
- Date: Fri, 16 Feb 2024 10:18:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-19 21:29:48.806699
- Title: Markovian Noise Modelling and Parameter Extraction Framework for Quantum
Devices
- Title（参考訳）: 量子デバイスのためのマルコフ雑音モデリングとパラメータ抽出フレームワーク
- Authors: Dean Brand, Ilya Sinayskiy, Francesco Petruccione
- Abstract要約: この研究は、量子システムのマルコフノイズと力学をモデル化するための新しいハードウェアに依存しないフレームワークを提供する。
例えば、このフレームワークの応用と性能はIBM Quantumコンピュータ上で実証されている。
- 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: In recent years, Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) computers have been
widely used as a test bed for quantum dynamics. This work provides a new
hardware-agnostic framework for modelling the Markovian noise and dynamics of
quantum systems in benchmark procedures used to evaluate device performance. As
an accessible example, the application and performance of this framework is
demonstrated on IBM Quantum computers. This framework serves to extract
multiple calibration parameters simultaneously through a simplified process
which is more reliable than previously studied calibration experiments and
tomographic procedures. Additionally, this method allows for real-time
calibration of several hardware parameters of a quantum computer within a
comprehensive procedure, providing quantitative insight into the performance of
each device to be accounted for in future quantum circuits. The framework
proposed here has the additional benefit of highlighting the consistency among
qubit pairs when extracting parameters, which leads to a less computationally
expensive calibration process than evaluating the entire device at once.
- Abstract（参考訳）: 近年、ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピュータは量子力学のテストベッドとして広く利用されている。
この研究は、デバイス性能を評価するベンチマーク手順において、量子システムのマルコフノイズとダイナミクスをモデル化するための、ハードウェアに依存しない新しいフレームワークを提供する。
アクセス可能な例として、このフレームワークの応用と性能はibm量子コンピュータで実証されている。
このフレームワークは、以前研究したキャリブレーション実験やトモグラフィ手順よりも信頼性の高い簡易なプロセスを通じて、複数のキャリブレーションパラメータを同時に抽出するのに役立つ。
さらに、この方法では、包括的手順で量子コンピュータの複数のハードウェアパラメータのリアルタイムキャリブレーションが可能となり、将来の量子回路において各デバイスの性能を定量的に把握することができる。
ここで提案されるフレームワークは,パラメータ抽出時のキュービット対間の一貫性を強調した上で,デバイス全体を一度に評価するよりも計算コストの低いキャリブレーションプロセスを実現する。
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