論文の概要: Benchmarking a quantum computer using an engineered dissipative
steady-state
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06517v1
- Date: Mon, 13 Feb 2023 16:55:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-14 14:43:20.785616
- Title: Benchmarking a quantum computer using an engineered dissipative
steady-state
- Title(参考訳): 工学的散逸定常状態を用いた量子コンピュータのベンチマーク
- Authors: Yigal Ilin and Itai Arad
- Abstract要約: 本稿では,局所的な期待値に基づく量子コンピュータのスケーラブルなベンチマークのための新しいフレームワークを提案する。
その状態における局所パウリ作用素の期待値が局所的制約の集合を満たすことを示す。
単一回路出力におけるパウリ測定から, 完全雑音モデルの有効性を検証し, 学習できることが示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a new framework for a scalable benchmarking of a quantum computer
that is based on local expectation values, measured on the steady state of an
engineered, non-unital and dissipative channel. Such channels can be
efficiently implemented on the quantum computer using mid-circuit measurements
or RESET gates. We show that the expectation values of local Pauli operators in
that state satisfy a set of local constraints that (i) depend on the underlying
channel parameters, and (ii) can be checked efficiently. This gives us a simple
way to check how well a given noise model describes the actual hardware when
all qubits are being actively used for non-negligible amount of time. Moreover,
as we do not need to classically calculate these expectation values, our method
evaluates a quantum computer in a regime that might be classically
inaccessible. Finally, given a parameterized noise model, we can use our method
to learn the underlying noise parameters for the entire system. We demonstrate
our method numerically and experimentally on an IBMQ machine, and show that a
full noise model can be verified and learned from Pauli measurements on a
single circuit output.
- Abstract(参考訳): 本稿では,局所的な期待値に基づく量子コンピュータのスケーラブルなベンチマークのための新しいフレームワークを提案する。
このようなチャネルは、中回路計測やリセットゲートを用いて量子コンピュータ上で効率的に実装することができる。
その状態における局所パウリ作用素の期待値が局所的制約の集合を満たすことを示す。
(i)基盤となるチャンネルパラメータに依存し、
(ii)効率的にチェックできる。
これにより、任意のノイズモデルが実際のハードウェアをどれだけうまく記述しているかを、すべてのキュービットが無視できない時間にアクティブに使われているかを簡単に確認できる。
さらに,これらの期待値を古典的に計算する必要がないため,古典的に到達不能な状態にある量子コンピュータを評価する。
最後に、パラメータ化されたノイズモデルが与えられた場合、本手法を用いてシステム全体のノイズパラメータを学習することができる。
提案手法をIBMQマシン上で数値的,実験的に実証し,単一回路出力におけるパウリ測定から完全雑音モデルを検証および学習可能であることを示す。
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