論文の概要: Fitting time-dependent Markovian dynamics to noisy quantum channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08936v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 21:05:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 17:49:08.867944
• Title: Fitting time-dependent Markovian dynamics to noisy quantum channels
• Title（参考訳）: 時間依存マルコフダイナミクスを雑音量子チャネルに適合させる
• Authors: Emilio Onorati, Tamara Kohler, Toby S. Cubitt
• Abstract要約: エラーをキャラクタリゼーションし緩和する方法を理解することは、短期アプリケーションのための信頼性の高い量子アーキテクチャを開発する上で重要な課題である。 最近の研究は、未知のノイズプロセスを分析するための効率的なアルゴリズムセットを提供する。 本稿では、スナップショットのシーケンスから時間依存ジェネレータでノイズダイナミクスを解析できるスキームの拡張について述べる。
• 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: Understanding how to characterise and mitigate errors is a key challenge in developing reliable quantum architecture for near-term applications. Recent work (arXiv:2103.17243) provides an efficient set of algorithms for analysing unknown noise processes requiring only tomographic snapshots of the quantum operator under consideration, without the need of any a-priori information on the noise model, nor necessitating a particular experimental setup. The only assumption made is that the observed channel can be approximated by a time-independent Markovian map, which is a typically reasonable framework when considering short time scales. In this note we lift the time-independent assumption, presenting an extension of the scheme now able to analyse noisy dynamics with time-dependent generators from a sequence of snapshots. We hence provide a diagnostic tool for a wider spectrum of instances while inheriting all the favourable features from the previous protocol. On the theoretical side, the problem of characterising time-dependent Markovian channels has been an open problem for many decades. This work gives an approach to tackle this characterisation problem rigorously.
• Abstract（参考訳）: エラーをキャラクタリゼーションし緩和する方法を理解することは、短期アプリケーションのための信頼性の高い量子アーキテクチャを開発する上で重要な課題である。 最近の研究(arxiv:2103.17243)は、検討中の量子演算子のトモグラフィスナップショットのみを必要とする未知のノイズプロセスを分析するための効率的なアルゴリズムセットを提供する。 唯一の仮定は、観測されたチャネルは時間に依存しないマルコフ写像によって近似できるということである。 本稿では、時間に依存しない仮定を引き上げ、一連のスナップショットから時間に依存したジェネレータで雑音のダイナミクスを解析できるスキームの拡張を示す。 したがって、より広い範囲のインスタンスに対する診断ツールを提供し、以前のプロトコルから好まれるすべての機能を継承します。 理論的には、時間依存のマルコフチャネルを特徴付ける問題は何十年もの間、公然とした問題であった。 この研究は、この特徴化問題に厳格に取り組もうというアプローチを与える。

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