論文の概要: Dynamical decoupling for superconducting qubits: a performance survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03670v2
• Date: Tue, 2 May 2023 02:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 18:03:03.810565
• Title: Dynamical decoupling for superconducting qubits: a performance survey
• Title（参考訳）: 超電導量子ビットの動的デカップリング:性能調査
• Authors: Nic Ezzell, Bibek Pokharel, Lina Tewala, Gregory Quiroz, Daniel A. Lidar
• Abstract要約: 10家系から60種類のDDシークエンスの性能を大規模に調査した。 一般に、高次的ロバスト(UR)および二次DD(QDD)配列は、デバイス間およびパルス間隔設定において、他のすべてのシーケンスより優れていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamical Decoupling (DD) is perhaps the simplest and least resource-intensive error suppression strategy for improving quantum computer performance. Here we report on a large-scale survey of the performance of 60 different DD sequences from 10 families, including basic as well as advanced sequences with high order error cancellation properties and built-in robustness. The survey is performed using three different superconducting-qubit IBMQ devices, with the goal of assessing the relative performance of the different sequences in the setting of arbitrary quantum state preservation. We find that the high-order universally robust (UR) and quadratic DD (QDD) sequences generally outperform all other sequences across devices and pulse interval settings. Surprisingly, we find that DD performance for basic sequences such as CPMG and XY4 can be made to nearly match that of UR and QDD by optimizing the pulse interval, with the optimal interval being substantially larger than the minimum interval possible on each device.
• Abstract（参考訳）: dynamical decoupling (dd) は、量子コンピュータの性能を改善するための最も単純でリソース集約的なエラー抑制戦略である。 本稿では,高次エラーキャンセル特性と組込みロバスト性を含む10のファミリーから60種類のDDシークエンスの性能を大規模に調査する。 この調査は、3つの異なる超伝導量子ビットibmqデバイスを用いて行われ、任意の量子状態保存の設定における異なるシーケンスの相対性能を評価することを目的としている。 一般に、高次的ロバスト(UR)および二次DD(QDD)配列は、デバイス間およびパルス間隔設定において、他のすべてのシーケンスより優れている。 驚くべきことに、cpmgやxy4といった基本シーケンスのdd性能は、パルス間隔を最適化することでurやqddとほぼ一致し、最適な間隔は各デバイスで可能な最小間隔よりもかなり大きい。

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