論文の概要: Learning correlated noise in a 39-qubit quantum processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00780v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 19:07:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 17:04:55.846973
• Title: Learning correlated noise in a 39-qubit quantum processor
• Title（参考訳）: 39量子ビット量子プロセッサにおける学習相関ノイズ
• Authors: Robin Harper and Steven T. Flammia
• Abstract要約: 誤り訂正量子コンピュータの構築は、候補デバイス上でのノイズの測定とモデリングに大きく依存する。 本稿では, シンドローム抽出回路を動作させるデバイスにおいて, ノイズの詳細情報を抽出する手法を提案する。 様々な高度化のノイズモデルを構築するのに必要な情報を20個のデータキュービットから抽出する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38073142980732994
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Building error-corrected quantum computers relies crucially on measuring and modeling noise on candidate devices. In particular, optimal error correction requires knowing the noise that occurs in the device as it executes the circuits required for error correction. As devices increase in size we will become more reliant on efficient models of this noise. However, such models must still retain the information required to optimize the algorithms used for error correction. Here we propose a method of extracting detailed information of the noise in a device running syndrome extraction circuits. We introduce and execute an experiment on a superconducting device using 39 of its qubits in a surface code doing repeated rounds of syndrome extraction, but omitting the mid-circuit measurement and reset. We show how to extract from the 20 data qubits the information needed to build noise models of various sophistication in the form of graphical models. These models give efficient descriptions of noise in large-scale devices and are designed to illuminate the effectiveness of error correction against correlated noise. Our estimates are furthermore precise: we learn a consistent global distribution where all one- and two-qubit error rates are known to a relative error of 0.1%. By extrapolating our experimentally learned noise models towards lower error rates, we demonstrate that accurate correlated noise models are increasingly important for successfully predicting sub-threshold behavior in quantum error correction experiments.
• Abstract（参考訳）: 誤り訂正量子コンピュータの構築は、候補デバイス上でのノイズの測定とモデリングに大きく依存する。 特に、最適な誤り訂正は、エラー訂正に必要な回路を実行するときにデバイスで発生するノイズを知る必要がある。 デバイスのサイズが大きくなるにつれて、我々はこのノイズの効率的なモデルに依存するようになる。 しかし、そのようなモデルは、誤り訂正に使用されるアルゴリズムの最適化に必要な情報を保持する必要がある。 本稿では, シンドローム抽出回路を動作させるデバイスにおいて, ノイズの詳細情報を抽出する手法を提案する。 我々は,そのキュービットの39個を用いた超伝導デバイスについて,シンドローム抽出を繰り返し行うが,中回路計測とリセットを省略した実験を紹介,実施する。 グラフィカルモデルという形で様々な高度なノイズモデルを構築するのに必要な情報を20個のデータキュービットから抽出する方法を示す。 これらのモデルは大規模装置における雑音の効率的な記述を提供し、相関雑音に対する誤差補正の有効性を照らし出すように設計されている。 我々は、全ての1ビットと2ビットの誤差率が0.1%の相対誤差で知られている一貫したグローバル分布を学習する。 実験により学習した雑音モデルをより低い誤差率に推定することにより,量子誤差補正実験におけるサブスレッショルド挙動の予測を成功させる上で,精度の高い相関ノイズモデルがますます重要であることを示す。

関連論文リスト

• Optimized Noise Suppression for Quantum Circuits [0.40964539027092917]
  クロストークノイズは、例えば、クロス共鳴ベースの超伝導量子プロセッサにおける深刻なエラー源である。 Intrepidプログラミングアルゴリズムは、スワップ挿入によって最適化されたキュービットルーティングに関する以前の作業を拡張する。 最大127キュービットの2つのチップのクロストークノイズを特徴付けることで,提案手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T07:34:59Z)
• Accurate and Honest Approximation of Correlated Qubit Noise [39.58317527488534]
  提案手法は, 量子ビット相関度の高い雑音成分を組み込むことにより, 精度を向上することのできる, 近似雑音チャネルの効率的な構成法である。 固定周波数超伝導量子ビットに典型的な現実的な雑音強度では、2量子ビット相関を超える相関ノイズがコードシミュレーションの精度に大きく影響することを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T19:00:34Z)
• Error mitigation, optimization, and extrapolation on a trapped ion testbed [0.05185707610786576]
  ゼロノイズ補間(ZNE)と呼ばれる誤差軽減の形式は、必要なキュービット数を増やすことなく、これらのエラーに対するアルゴリズムの感度を低下させることができる。 本稿では,この誤差軽減手法を変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムに統合するための様々な手法について検討する。 本手法の有効性は, デバイスアーキテクチャの適切な実装を選択することによる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-13T19:02:39Z)
• Volumetric Benchmarking of Quantum Computing Noise Models [3.0098885383612104]
  本稿では、量子コンピューティングアプリケーションのためのノイズモデルベンチマークのための体系的なアプローチを提案する。 ハードウェア実験の結果と、量子回路の代表集合に対するノイズモデルの予測を比較する。 また、ノイズモデルを構築し、一連のトレーニング回路を用いてパラメータを最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T10:49:01Z)
• The role of noise in denoising models for anomaly detection in medical images [62.0532151156057]
  病理脳病変は脳画像に多彩な外観を示す。 正規データのみを用いた教師なし異常検出手法が提案されている。 空間分解能の最適化と雑音の大きさの最適化により,異なるモデル学習体制の性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T21:39:38Z)
• Improving the Robustness of Summarization Models by Detecting and Removing Input Noise [50.27105057899601]
  本研究では,様々な種類の入力ノイズから,様々なデータセットやモデルサイズに対する性能損失を定量化する大規模な実験的検討を行った。 本稿では,モデル推論中の入力中のそのようなノイズを検出し,除去するための軽量な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T00:33:11Z)
• Characterizing and mitigating coherent errors in a trapped ion quantum processor using hidden inverses [0.20315704654772418]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T20:35:24Z)
• The Optimal Noise in Noise-Contrastive Learning Is Not What You Think [80.07065346699005]
  この仮定から逸脱すると、実際により良い統計的推定結果が得られることが示される。 特に、最適な雑音分布は、データと異なり、また、別の家族からさえも異なる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T13:59:20Z)
• Performance of teleportation-based error correction circuits for bosonic codes with noisy measurements [58.720142291102135]
  テレポーテーションに基づく誤り訂正回路を用いて、回転対称符号の誤り訂正能力を解析する。 マイクロ波光学における現在達成可能な測定効率により, ボソニック回転符号の破壊ポテンシャルは著しく低下することが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-02T16:12:13Z)
• Noise Estimation for Generative Diffusion Models [91.22679787578438]
  そこで本研究では,任意のステップの雑音パラメータを調整可能な,単純で汎用的な学習手法を提案する。 私たちのアプローチは計算コストが無視できるものです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T15:46:16Z)
• A deep learning model for noise prediction on near-term quantum devices [137.6408511310322]
  我々は、量子デバイスからの実験データに基づいて畳み込みニューラルネットワークをトレーニングし、ハードウェア固有のノイズモデルを学ぶ。 コンパイラはトレーニングされたネットワークをノイズ予測器として使用し、期待されるノイズを最小限に抑えるために回路にゲートのシーケンスを挿入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-21T17:47:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。