論文の概要: Vector Field Visualization of Single-Qubit State Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02483v1
• Date: Thu, 5 May 2022 07:45:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 06:29:19.633907
• Title: Vector Field Visualization of Single-Qubit State Tomography
• Title（参考訳）: 単一量子状態トモグラフィのベクトル場可視化
• Authors: Adrien Suau, Marc Vuffray, Andrey Y. Lokhov, Lukasz Cincio, Carleton Coffrin
• Abstract要約: 本研究では、量子状態トモグラフィーを用いて、個々の量子ビットの性能を特徴づける。 提案プロトコルは,IBMが開発した量子コンピューティングハードウェアのシミュレーションおよび実演を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.745565040395608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the variety of commercially available quantum computers continues to increase so does the need for tools that can characterize, verify and validate these computers. This work explores using quantum state tomography for characterizing the performance of individual qubits and develops a vector field visualization for presentation of the results. The proposed protocol is demonstrated in simulation and on quantum computing hardware developed by IBM. The results identify qubit performance features that are not reflected in the standard models of this hardware, indicating opportunities to improve the accuracy of these models. The proposed qubit evaluation protocol is provided as free open-source software to streamline the task of replicating the process on other quantum computing devices.
• Abstract（参考訳）: 市販の量子コンピュータの多様化に伴い、これらのコンピュータを特徴づけ、検証し、検証できるツールの必要性が高まっている。 本研究は,量子状態トモグラフィを用いて個々の量子ビットの性能を特徴付け,結果の提示のためのベクトル場可視化を開発した。 提案プロトコルは,IBMが開発した量子コンピューティングハードウェアのシミュレーションおよび実演を行う。 その結果、このハードウェアの標準モデルに反映されない量子ビット性能の特徴が特定され、これらのモデルの精度を向上させる機会が示唆された。 提案するqubit評価プロトコルは,他の量子コンピューティングデバイス上でのプロセスの複製作業を効率化するオープンソースソフトウェアとして提供される。

関連論文リスト

• Quantum Positional Encodings for Graph Neural Networks [1.9791587637442671]
  本稿では,量子コンピュータを用いて得られたグラフニューラルネットワークに適した位置符号化の新たなファミリを提案する。 私たちのインスピレーションは、量子処理ユニットの最近の進歩に起因しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T17:56:33Z)
• Benchmarking Quantum Computer Simulation Software Packages: State Vector Simulators [0.0]
  我々は、HPC機能に特化して量子力学をシミュレートできるいくつかのソフトウェアパッケージをベンチマークする。 我々は,異なる並列化機能を用いて,ローカルHPCクラスタ上で大規模なシミュレーションパッケージをベンチマークするコンテナ化されたツールチェーンを開発した。 この結果は,シミュレーションタスクに適したパッケージを見つける上で有効であり,既存および新たに開発されたシミュレーションパッケージの今後のバージョンをベンチマークし,検証するための,体系的なコミュニティ活動の基礎となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T09:34:28Z)
• Enhancing Graph Neural Networks with Quantum Computed Encodings [1.884651553431727]
  グラフ変換器に適した位置符号化の新たなファミリーを提案する。 これらのエンコーディングは、量子系に固有の長距離相関を利用する。 標準ベンチマークや大規模データセットでは,最先端モデルの性能向上が期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T14:56:52Z)
• The Basis of Design Tools for Quantum Computing: Arrays, Decision Diagrams, Tensor Networks, and ZX-Calculus [55.58528469973086]
  量子コンピュータは、古典的コンピュータが決して起こらない重要な問題を効率的に解決することを約束する。 完全に自動化された量子ソフトウェアスタックを開発する必要がある。 この研究は、今日のツールの"内部"の外観を提供し、量子回路のシミュレーション、コンパイル、検証などにおいてこれらの手段がどのように利用されるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-10T19:00:00Z)
• Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.41644538483948]
  本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。 我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T09:32:28Z)
• QSAN: A Near-term Achievable Quantum Self-Attention Network [73.15524926159702]
  SAM(Self-Attention Mechanism)は機能の内部接続を捉えるのに長けている。 短期量子デバイスにおける画像分類タスクに対して,新しい量子自己注意ネットワーク(QSAN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T12:22:51Z)
• Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting qubit [50.591267188664666]
  我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。 このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。 このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T15:58:57Z)
• Distributed Quantum Computing with QMPI [11.71212583708166]
  本稿では,分散量子アルゴリズムの高性能実装を実現するために,MPI(Message Passing Interface)の拡張を提案する。 量子MPIの試作実装に加えて,分散量子コンピューティングの性能モデルであるSENDQを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T18:30:43Z)
• Single-Qubit Fidelity Assessment of Quantum Annealing Hardware [10.728339674268788]
  本研究では,個々の量子ビットの性能を定量化するための量子アニーリングシングル量子ビット評価プロトコルを提案する。 提案したプロトコルは、数千の量子ビットを持つ大きな量子アニールにスケールし、量子ビット特性の分布に関するユニークな洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T18:12:05Z)
• Facial Expression Recognition on a Quantum Computer [68.8204255655161]
  量子機械学習手法を用いて表情認識の可能な解を示す。 適切に定義された量子状態の振幅に符号化されたグラフの隣接行列を操作する量子回路を定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T13:48:00Z)
• Generation of High-Resolution Handwritten Digits with an Ion-Trap Quantum Computer [55.41644538483948]
  本稿では, 量子回路に基づく生成モデルを構築し, 生成逆数ネットワークの事前分布を学習し, サンプル化する。 我々は、このハイブリッドアルゴリズムを171ドルのYb$+$ ion qubitsに基づいてイオントラップデバイスでトレーニングし、高品質な画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T18:51:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。