論文の概要: Probing The Unitarity of Quantum Evolution Through Periodic Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10771v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 05:06:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 04:24:28.841504
• Title: Probing The Unitarity of Quantum Evolution Through Periodic Driving
• Title（参考訳）: 周期的駆動による量子進化のユニタリシティの探索
• Authors: Alaina M. Green, Tanmoy Pandit, C. Huerta Alderete, Norbert M. Linke, and Raam Uzdin
• Abstract要約: 本研究では、周期的に駆動される量子系の特性に基づいて、ユニタリ進化のシグネチャを定式化する。 これらのシグネチャが存在しないことは、進化におけるユニタリティ状態または周期性条件のどちらかの破片を示している。 これらのシグネチャを用いて、捕捉されたイオン量子コンピュータ上で不整合誤差を実験的に検出する。
• 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: As quantum computers and simulators begin to produce results that cannot be verified classically, it becomes imperative to develop a variety of tools to detect and diagnose experimental errors on these devices. While state or process tomography is a natural way to characterize sources of experimental error, the intense measurement requirements make these strategies infeasible in all but the smallest of quantum systems. In this work, we formulate signatures of unitary evolution based on specific properties of periodically driven quantum systems. The absence of these signatures indicates a break either in the unitarity or periodicity condition on the evolution. We experimentally detect incoherent error on a trapped-ion quantum computer using these signatures. Our method is based on repeated measurements of a single observable, making this a low-cost evaluation of error with measurement requirements that scales according to the character of the dynamics, rather than the system size.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータやシミュレータが古典的に検証できない結果を生み出し始めると、これらのデバイスで実験的エラーを検出し診断するための様々なツールを開発することが不可欠になる。 状態やプロセストモグラフィーは実験誤差の原因を特徴づける自然な方法であるが、強い測定要求はこれらの戦略を最小の量子系を除いてすべて実現不可能にする。 本研究では,周期駆動量子システムの特性に基づくユニタリ進化のシグネチャを定式化する。 これらのシグネチャが存在しないことは、進化におけるユニタリティ状態または周期性条件のどちらかの破片を示している。 これらのシグネチャを用いて、捕捉されたイオン量子コンピュータ上で不整合誤差を実験的に検出する。 本手法は, 観測可能な1つの観測値の繰り返し測定に基づいて, システムサイズではなく, 力学特性に応じてスケールする測定要求値による誤差の低コスト評価を行う。

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