論文の概要: Characterization and Verification of Trotterized Digital Quantum
Simulation via Hamiltonian and Liouvillian Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15846v2
- Date: Wed, 13 Jul 2022 15:21:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-20 09:05:39.558127
- Title: Characterization and Verification of Trotterized Digital Quantum
Simulation via Hamiltonian and Liouvillian Learning
- Title（参考訳）: ハミルトニアンおよびリウヴィリアン学習によるトロッタライズドデジタル量子シミュレーションの特性と検証
- Authors: Lorenzo Pastori, Tobias Olsacher, Christian Kokail, Peter Zoller
- Abstract要約: 実験により得られたFloquet Hamiltonianの順序を並べて再構築するためのFloquet Hamiltonian学習を提案する。
提案プロトコルは,新しいタイプの量子ゲートのフィードバックループ設計とキャリブレーションの基礎となることを示す。
- 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 goal of digital quantum simulation is to approximate the dynamics of a
given target Hamiltonian via a sequence of quantum gates, a procedure known as
Trotterization. The quality of this approximation can be controlled by the so
called Trotter step, that governs the number of required quantum gates per unit
simulation time. The stroboscopic dynamics generated by Trotterization is
effectively described by a time-independent Hamiltonian, referred to as the
Floquet Hamiltonian. In this work, we propose Floquet Hamiltonian learning to
reconstruct the experimentally realized Floquet Hamiltonian order-by-order in
the Trotter step. This procedure is efficient, i.e., it requires a number of
measurements that scales polynomially in the system size, and can be readily
implemented in state-of-the-art experiments. With numerical examples, we
propose several applications of our method in the context of verification of
quantum devices: from the characterization of the distinct sources of errors in
digital quantum simulators to determining the optimal operating regime of the
device. We show that our protocol provides the basis for feedback-loop design
and calibration of new types of quantum gates. Furthermore it can be extended
to the case of non-unitary dynamics and used to learn Floquet Liouvillians,
thereby offering a way of characterizing the dissipative processes present in
NISQ quantum devices.
- Abstract（参考訳）: デジタル量子シミュレーションの目標は、量子ゲートの列(トロタライゼーション(英語版)として知られる手順)を通じて、与えられた標的ハミルトンの力学を近似することである。
この近似の質は、単位シミュレーション時間当たりに必要な量子ゲートの数を管理するいわゆるトロッターステップによって制御できる。
トロッター化によって生じるストロボスコープ力学は、フロッケハミルトニアンと呼ばれる時間に依存しないハミルトニアンによって効果的に記述される。
本研究ではFloquet Hamiltonian Learningを提案し,実験により得られたFloquet Hamiltonian Order-by-order in the Trotter stepを再構築する。
この手順は効率的、すなわち、システムサイズを多項式的にスケールする多くの測定を必要とし、最先端の実験で容易に実装できる。
数値例を用いて,ディジタル量子シミュレータにおける異なるエラー源の特性評価から,デバイスの最適動作機構の決定まで,量子デバイスの検証の文脈において,いくつかの応用法を提案する。
提案プロトコルは,新しいタイプの量子ゲートのフィードバックループ設計とキャリブレーションの基礎となることを示す。
さらに、非ユニタリダイナミクスの場合にも拡張でき、フロッケ・リウヴィリアンの学習に用いられるため、nisq量子デバイスに存在する散逸過程を特徴づける方法を提供する。
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