論文の概要: Characterizing and mitigating coherent errors in a trapped ion quantum processor using hidden inverses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14225v2
• Date: Mon, 8 May 2023 16:14:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 00:55:03.390370
• Title: Characterizing and mitigating coherent errors in a trapped ion quantum processor using hidden inverses
• Title（参考訳）: 隠蔽逆数を用いたイオン量子プロセッサにおけるコヒーレントエラーの特性と緩和
• Authors: Swarnadeep Majumder, Christopher G. Yale, Titus D. Morris, Daniel S. Lobser, Ashlyn D. Burch, Matthew N. H. Chow, Melissa C. Revelle, Susan M. Clark, and Raphael C. Pooser
• Abstract要約: 量子コンピューティングテストベッドは、量子ビットの小さな集合に対して高忠実な量子制御を示す。 これらのノイズの多い中間スケールデバイスは、デコヒーレンスの前に十分な数のシーケンシャルな操作をサポートすることができる。 これらのアルゴリズムの結果は不完全であるが、これらの不完全性は量子コンピュータのテストベッド開発をブートストラップするのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20315704654772418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing testbeds exhibit high-fidelity quantum control over small collections of qubits, enabling performance of precise, repeatable operations followed by measurements. Currently, these noisy intermediate-scale devices can support a sufficient number of sequential operations prior to decoherence such that near term algorithms can be performed with proximate accuracy (like chemical accuracy for quantum chemistry). While the results of these algorithms are imperfect, these imperfections can help bootstrap quantum computer testbed development. Demonstrations of these algorithms over the past few years, coupled with the idea that imperfect algorithm performance can be caused by several dominant noise sources in the quantum processor, which can be measured and calibrated during algorithm execution or in post-processing, has led to the use of noise mitigation to improve computational results. Conversely, benchmark algorithms coupled with noise mitigation can help diagnose the nature of noise, whether systematic or purely random. Here, we outline the use of coherent noise mitigation techniques as a characterization tool in trapped-ion testbeds. We perform model-fitting of the noisy data to determine the noise source based on realistic noise models and demonstrate that systematic noise amplification coupled with error mitigation schemes provides useful data for noise model deduction. Further, in order to connect lower level noise model details with application specific performance of near term algorithms, we experimentally construct the loss landscape of a variational algorithm under various injected noise sources coupled with error mitigation techniques. This type of connection enables application-aware hardware codesign, in which the most important noise sources in specific applications, like quantum chemistry, become foci of improvement in subsequent hardware generations.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングテストベッドは、量子ビットの小さな集合に対して高忠実な量子制御を示し、正確な繰り返し可能な演算の実行と測定を可能にする。 現在、これらのノイズの多い中間スケールデバイスはデコヒーレンスの前に十分な数のシーケンシャル演算をサポートし、短期的アルゴリズムを(量子化学の化学精度のような)近距離精度で実行することができる。 これらのアルゴリズムの結果は不完全であるが、これらの不完全性は量子コンピュータのテストベッド開発をブートストラップするのに役立つ。 これらのアルゴリズムの過去数年間の実証は、アルゴリズムの実行中や後処理で測定および校正できる量子プロセッサ内のいくつかの支配的なノイズ源によってアルゴリズムの性能が不完全になるという考えと相まって、計算結果を改善するためにノイズ緩和が用いられるようになった。 逆に、ノイズ緩和と組み合わせたベンチマークアルゴリズムは、体系的あるいは純粋にランダムに、ノイズの性質を診断するのに役立つ。 本稿では,コヒーレントノイズ緩和手法を捕捉イオン試験ベッドのキャラクタリゼーションツールとして用いる方法について概説する。 本研究では,ノイズモデルに基づく雑音源決定のために雑音データのモデルフィッティングを行い,ノイズモデル推定のための有用なデータを提供する。 さらに,低レベルノイズモデルの詳細と近時アルゴリズムの応用特化性能を結びつけるため,様々なノイズ源の下で,誤差低減手法を併用した変分アルゴリズムの損失景観を実験的に構築する。 このタイプの接続により、アプリケーション対応のハードウェアコードサインが可能となり、量子化学のような特定のアプリケーションで最も重要なノイズ源は、その後のハードウェア世代で改善の焦点となる。

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