論文の概要: Minimum quantum run-time characterization and calibration via restless measurements with dynamic repetition rates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06981v2
• Date: Mon, 15 Aug 2022 11:18:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-25 20:48:50.837995
• Title: Minimum quantum run-time characterization and calibration via restless measurements with dynamic repetition rates
• Title（参考訳）: 動的反復速度によるレスレス計測による最小量子実行時間特性とキャリブレーション
• Authors: Caroline Tornow, Naoki Kanazawa, William E. Shanks, Daniel J. Egger
• Abstract要約: スピードアップキャリブレーションとキャラクタリゼーションのタスクを動的に繰り返し行うレスレス測定結果を示す。 また、レスレス状態準備誤差を緩和するレスレス量子プロセストモグラフィーを行う手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.716879432974126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of a quantum processor depends on the characteristics of the device and the quality of the control pulses. Characterizing cloud-based quantum computers and calibrating the pulses that control them is necessary for high-fidelity operations. However, this time intensive task eats into the availability of the device. Here, we show restless measurements with a dynamic repetition rate that speed-up calibration and characterization tasks. Randomized benchmarking is performed 5.3 times faster on the quantum device than when an active reset is used and without discarding any data. In addition, we calibrate a qubit with parameter scans and error-amplifying gate sequences and show speed-ups of up to a factor of forty on the quantum device over active reset. Finally, we present a methodology to perform restless quantum process tomography that mitigates restless state preparation errors. These results reduce the footprint of characterization and calibration tasks. Quantum computers can thus either spend more time running applications or run calibrations more often to maintain gate fidelity.
• Abstract（参考訳）: 量子プロセッサの性能はデバイスの特性と制御パルスの品質に依存する。 クラウドベースの量子コンピュータの特徴付けとそれらを制御するパルスの校正は、高忠実度演算に必要である。 しかし、今回は集中的なタスクがデバイスの可用性を損なう。 ここでは,キャリブレーションとキャラクタリゼーションタスクを高速化する動的反復率によるレストレス計測を示す。 ランダム化されたベンチマークは、アクティブリセットが使われ、データを捨てることなく、量子デバイス上で5.3倍高速に実行される。 さらに、パラメータスキャンとエラー増幅ゲートシーケンスでキュービットを校正し、アクティブリセットよりも量子デバイス上で最大40倍のスピードアップを示す。 最後に、静止状態準備誤差を緩和するレスレス量子プロセストモグラフィーを行う手法を提案する。 これらの結果はキャラクタリゼーションとキャリブレーションタスクのフットプリントを削減する。 したがって量子コンピュータは、アプリケーションの実行により多くの時間を費やすか、ゲート忠実性を維持するためにより頻繁にキャリブレーションを実行することができる。

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