論文の概要: The learnability of Pauli noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06362v2
- Date: Fri, 23 Dec 2022 22:14:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-09 12:28:49.943877
- Title: The learnability of Pauli noise
- Title（参考訳）: パウリ雑音の学習可能性
- Authors: Senrui Chen, Yunchao Liu, Matthew Otten, Alireza Seif, Bill Fefferman,
Liang Jiang
- Abstract要約: クリフォードゲートにアタッチされたパウリノイズチャネルの学習性について,精度よく評価する。
我々は,IBMのCNOTゲートの雑音特性を2自由度まで実験的に実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.251977404026275
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, several quantum benchmarking algorithms have been developed to
characterize noisy quantum gates on today's quantum devices. A well-known issue
in benchmarking is that not everything about quantum noise is learnable due to
the existence of gauge freedom, leaving open the question of what information
about noise is learnable and what is not, which has been unclear even for a
single CNOT gate. Here we give a precise characterization of the learnability
of Pauli noise channels attached to Clifford gates, showing that learnable
information corresponds to the cycle space of the pattern transfer graph of the
gate set, while unlearnable information corresponds to the cut space. This
implies the optimality of cycle benchmarking, in the sense that it can learn
all learnable information about Pauli noise. We experimentally demonstrate
noise characterization of IBM's CNOT gate up to 2 unlearnable degrees of
freedom, for which we obtain bounds using physical constraints. In addition, we
give an attempt to characterize the unlearnable information by assuming perfect
initial state preparation. However, based on the experimental data, we conclude
that this assumption is inaccurate as it yields unphysical estimates, and we
obtain a lower bound on state preparation noise.
- Abstract（参考訳）: 近年、今日の量子デバイス上でノイズの多い量子ゲートを特徴付ける量子ベンチマークアルゴリズムがいくつか開発されている。
ベンチマークにおけるよく知られた問題は、量子ノイズに関する全てはゲージの自由度の存在によって学べないということであり、ノイズに関する情報が学習可能で何が学習できないかという疑問は、単一のcnotゲートでも不明である。
ここでは、クリフォード・ゲートに付随するポーリ雑音チャネルの学習可能性を正確に評価し、学習可能な情報はゲート集合のパターン転送グラフのサイクル空間に対応し、不可解な情報はカット空間に対応することを示す。
これは、パウリノイズに関するすべての学習可能な情報を学習できるという意味で、サイクルベンチマークの最適性を意味する。
我々は,ibm の cnot ゲートの2自由度までのノイズ特性を実験的に示し,物理制約を用いた境界を求める。
さらに, 完全初期状態準備を仮定して, 理解不能な情報を特徴付ける試みを行う。
しかし, 実験結果から, この仮定は不正確な推定値となるため不正確であると結論し, 状態形成ノイズの上限を低くした。
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