論文の概要: Learning-based Calibration of Flux Crosstalk in Transmon Qubit Arrays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03347v3
• Date: Wed, 6 Sep 2023 01:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 19:39:14.381266
• Title: Learning-based Calibration of Flux Crosstalk in Transmon Qubit Arrays
• Title（参考訳）: 量子ビットアレイにおけるフラックスクロストークの学習による校正
• Authors: Cora N. Barrett, Amir H. Karamlou, Sarah E. Muschinske, Ilan T. Rosen, Jochen Braum\"uller, Rabindra Das, David K. Kim, Bethany M. Niedzielski, Meghan Schuldt, Kyle Serniak, Mollie E. Schwartz, Jonilyn L. Yoder, Terry P. Orlando, Simon Gustavsson, Jeffrey A. Grover, William D. Oliver
• Abstract要約: 磁束可変データとカプラ量子ビットからなる超伝導量子プロセッサは、量子計算のための有望なプラットフォームである。 磁束制御線と構成量子ビット間の磁束クロストークは、量子ビット周波数の精度制御を阻害する。 学習に基づく校正プロトコルを導入し、16個のフラックス可変トランスモン量子ビットの配列を校正することで実験性能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1950600573389501
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Superconducting quantum processors comprising flux-tunable data and coupler qubits are a promising platform for quantum computation. However, magnetic flux crosstalk between the flux-control lines and the constituent qubits impedes precision control of qubit frequencies, presenting a challenge to scaling this platform. In order to implement high-fidelity digital and analog quantum operations, one must characterize the flux crosstalk and compensate for it. In this work, we introduce a learning-based calibration protocol and demonstrate its experimental performance by calibrating an array of 16 flux-tunable transmon qubits. To demonstrate the extensibility of our protocol, we simulate the crosstalk matrix learning procedure for larger arrays of transmon qubits. We observe an empirically linear scaling with system size, while maintaining a median qubit frequency error below $300$ kHz.
• Abstract（参考訳）: 磁束可変データとカプラ量子ビットからなる超伝導量子プロセッサは、量子計算に有望なプラットフォームである。 しかし、磁束制御線と構成量子ビット間の磁束クロストークは、量子ビット周波数の精密制御を阻害し、このプラットフォームをスケールさせることが困難である。 高忠実度デジタルおよびアナログ量子演算を実装するには、フラックスクロストークを特徴付ける必要がある。 本稿では,学習に基づくキャリブレーションプロトコルを導入し,16個のフラックス可変トランスモンキュービットの配列をキャリブレーションすることにより,その実験性能を示す。 提案プロトコルの拡張性を示すため,トランスモン量子ビットのより大きな配列に対するクロストーク行列学習手順をシミュレートした。 中央値の量子ビット周波数誤差を300ドル未満に保ちながら,システムサイズの線形スケーリングを実証的に観察した。

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