論文の概要: Continuous monitoring for noisy intermediate-scale quantum processors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06191v3
- Date: Tue, 10 Jan 2023 09:46:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-13 09:28:08.750068
- Title: Continuous monitoring for noisy intermediate-scale quantum processors
- Title（参考訳）: 雑音中規模量子プロセッサの連続監視
- Authors: Y.F. Zolotarev, I.A. Luchnikov, J.A. L\'opez-Sald\'ivar, A.K. Fedorov,
E.O. Kiktenko
- Abstract要約: 中間スケール量子プロセッサの連続監視システムについて述べる。
これは、実行された量子回路のセットに基づいて、ノイズの多いネイティブゲートの推定と読み出し測定を可能にする。
- 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: We present a continuous monitoring system for intermediate-scale quantum
processors that allows extracting estimates of noisy native gate and read-out
measurements based on the set of executed quantum circuits and resulting
measurement outcomes. In contrast to standard approaches for calibration and
benchmarking quantum processors, the executed circuits, which are input to the
monitoring system, are assumed to be out of any control. We provide the results
of applying our system to the synthetically generated data obtained from a
quantum emulator, as well as to the experimental data collected from a publicly
accessible cloud-based quantum processor. In the both cases, we demonstrate
that the developed approach provides valuable results about inherent noises of
emulators/processors. Considering that our approach uses only already
accessible data from implemented circuits without the need to run additional
algorithms, the monitoring system can complement existing approaches. We expect
that our monitoring system can become a useful tool for various quantum
computers in the near-term horizon, including publicly accessible cloud-based
platforms, and reduce resources that are required for their benchmarking and
calibration.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,実行された量子回路のセットに基づいて,ノイズの多いネイティブゲートとリードアウトの測定値の抽出を可能にする,中間スケール量子プロセッサの連続監視システムを提案する。
量子プロセッサの校正やベンチマークの標準的なアプローチとは対照的に、実行された回路は監視システムに入力され、いかなる制御も外れていると仮定される。
本研究では, 量子エミュレータから得られた合成データと, 一般にアクセス可能なクラウドベースの量子プロセッサから収集した実験データに本システムを適用した。
いずれの場合も,エミュレータ/プロセッサ固有のノイズについて,開発手法が有益であることを示す。
我々のアプローチでは、追加のアルゴリズムを実行することなく実装された回路からアクセス可能なデータのみを使用するため、監視システムは既存のアプローチを補完することができる。
当社の監視システムは,クラウドベースのプラットフォームへのアクセスや,ベンチマークやキャリブレーションに必要なリソースの削減など,近い将来,さまざまな量子コンピュータにとって有用なツールになると期待している。
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