論文の概要: Emulating two qubits with a four-level transmon qudit for variational quantum algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04796v1
• Date: Wed, 8 Mar 2023 18:45:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-09 12:42:15.427295
• Title: Emulating two qubits with a four-level transmon qudit for variational quantum algorithms
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムのための4レベルトランスモンキューディットによる2つの量子ビットのエミュレート
• Authors: Shuxiang Cao, Mustafa Bakr, Giulio Campanaro, Simone D. Fasciati, James Wills, Deep Lall, Boris Shteynas, Vivek Chidambaram, Ivan Rungger, Peter Leek
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム応用のための2量子超伝導トランスモンquditを実装した。 我々は、そのノイズモデルを分析し、その結果の精度を向上させる。 我々の研究は、量子ビットが変分アルゴリズムの実用的な代替手段であることを実証している。
• 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: Using quantum systems with more than two levels, or qudits, can scale the computation space of quantum processors more efficiently than using qubits, which may offer an easier physical implementation for larger Hilbert spaces. However, individual qudits may exhibit larger noise, and algorithms designed for qubits require to be recompiled to qudit algorithms for execution. In this work, we implemented a two-qubit emulator using a 4-level superconducting transmon qudit for variational quantum algorithm applications and analyzed its noise model. The major source of error for the variational algorithm was readout misclassification error and amplitude damping. To improve the accuracy of the results, we applied error-mitigation techniques to reduce the effects of the misclassification and qudit decay event. The final predicted energy value is within the range of chemical accuracy. Our work demonstrates that qudits are a practical alternative to qubits for variational algorithms.
• Abstract（参考訳）: 2レベル以上の量子システム(qudits)を使用すると、量子プロセッサの計算空間を量子ビットを使うよりも効率的にスケールできるため、より大きなヒルベルト空間に対する物理的な実装が容易になる。 しかし、個々のquditはより大きなノイズを示す可能性があり、qubits用に設計されたアルゴリズムは実行のためにquditアルゴリズムに再コンパイルする必要がある。 本研究では,4レベル超伝導トランスモンquditを用いた2量子ビットエミュレータを実装し,ノイズモデルの解析を行った。 変分アルゴリズムの誤差の主な原因は、読み出しミスクラス化エラーと振幅減衰であった。 結果の精度を向上させるため,誤分類および疑似減衰現象の影響を低減するため,誤差軽減手法を適用した。 最終的な予測エネルギー値は化学精度の範囲内である。 我々の研究は、量子ビットが変分アルゴリズムの代替となることを示す。

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