論文の概要: Estimating Coherent Contributions to the Error Profile Using Cycle Error Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09945v2
• Date: Fri, 1 Dec 2023 02:56:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 18:54:13.185029
• Title: Estimating Coherent Contributions to the Error Profile Using Cycle Error Reconstruction
• Title（参考訳）: サイクルエラー再構成によるエラープロファイルへのコヒーレントな貢献度の推定
• Authors: Arnaud Carignan-Dugas, Shashank Kumar Ranu, Patrick Dreher
• Abstract要約: 本稿では,ハード・コンピューティング・サイクルの誤差プロファイルに対するコヒーレント・コントリビューションの詳細な推定値を得るための,スケーラブルでサイクル中心の方法論を提案する。 ibmq_guadalupe, ibmq_manila, ibmq_montrealの3つのIBMチップ上で概念実証実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mitigation and calibration schemes are central to maximize the computational reach of today's Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) hardware, but these schemes are often specialized to exclusively address either coherent or decoherent error sources. Quantifying the two types of errors hence constitutes a desirable feature when it comes to benchmarking error suppression tools. In this paper, we present a scalable and cycle-centric methodology for obtaining a detailed estimate of the coherent contribution to the error profile of a hard computing cycle. The protocol that we suggest is based on Cycle Error Reconstruction (CER), also known as K-body Noise Reconstruction (KNR). This protocol is similar to Cycle Benchmarking (CB) in that it provides a cycle-centric diagnostic based on Pauli fidelity estimation [1]. We introduce an additional hyper-parameter in CER by allowing the hard cycles to be folded multiple times before being subject to Pauli twirling. Performing CER for different values of our added hyper-parameter allows estimating the coherent error contributions through a generalization of the fidelity decay formula. We confirm the accuracy of our method through numerical simulations on a quantum simulator, and perform proof-of-concept experiments on three IBM chips, namely ibmq_guadalupe, ibmq_manila, and ibmq_montreal. In all three experiments, we measure substantial coherent errors biased in Z.
• Abstract（参考訳）: 緩和と校正スキームは、今日のノイズ中間スケール量子(NISQ)ハードウェアの計算範囲を最大化するために中心的であるが、これらのスキームは、コヒーレントまたはデコヒーレントなエラーソースにのみ対処するように特化されている。 2つのタイプのエラーを定量化することは、ベンチマークエラー抑制ツールに関して望ましい機能となる。 本稿では,ハードコンピューティングサイクルのエラープロファイルに対するコヒーレントな寄与の詳細な推定を行うためのスケーラブルでサイクル中心の方法論を提案する。 提案するプロトコルは、K-body Noise Reconstruction(KNR)とも呼ばれるCER(Cycle Error Reconstruction)に基づいている。 このプロトコルはCycle Benchmarking (CB) と似ており、Pauli のフィデリティ推定 [1] に基づいたサイクル中心の診断を提供する。 我々は、pauli twirlingの対象となる前に、ハードサイクルを複数回折り畳むことができるようにすることで、cerにさらにハイパーパラメータを導入する。 付加した超パラメータの異なる値に対してCERを実行することにより、忠実度減衰公式の一般化によりコヒーレントな誤差寄与を推定できる。 我々は,量子シミュレータ上で数値シミュレーションを行い,ibmq_guadalupe,ibmq_manila,ibmq_montrealの3つのIBMチップ上で概念実証実験を行った。 これら3つの実験で、Zで偏ったかなりのコヒーレント誤差を測定する。

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