論文の概要: Randomized compiling for subsystem measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06599v1
- Date: Thu, 13 Apr 2023 15:06:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-14 13:57:18.001534
- Title: Randomized compiling for subsystem measurements
- Title（参考訳）: サブシステム計測のためのランダムコンパイル
- Authors: Stefanie J. Beale, Joel J. Wallman
- Abstract要約: 本稿では, ランダム化コンパイルに基づく新しい手法を提案する。
本手法は, 計算ベース測定における一般的な誤差を減らし, 混乱行列のように振る舞うことを示す。
我々は、単純で現実的なノイズモデルが、有害で、モデル化が難しいエラーを引き起こすことを実証する。
- 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: Measurements are a vital part of any quantum computation, whether as a final
step to retrieve results, as an intermediate step to inform subsequent
operations, or as part of the computation itself (as in measurement-based
quantum computing). However, measurements, like any aspect of a quantum system,
are highly error-prone and difficult to model. In this paper, we introduce a
new technique based on randomized compiling to transform errors in measurements
into a simple form that removes particularly harmful effects and is also easy
to analyze. In particular, we show that our technique reduces generic errors in
a computational basis measurement to act like a confusion matrix, i.e. to
report the incorrect outcome with some probability, and as a stochastic channel
that is independent of the measurement outcome on any unmeasured qudits in the
system. We further explore the impact of errors on indirect measurements and
demonstrate that a simple and realistic noise model can cause errors that are
harmful and difficult to model. Applying our technique in conjunction with
randomized compiling to an indirect measurement undergoing this noise results
in an effective noise which is easy to model and mitigate.
- Abstract（参考訳）: 測定は、結果を取得する最後のステップとして、その後の操作を知らせる中間ステップとして、あるいは(測定ベースの量子コンピューティングのように)計算自体の一部として、あらゆる量子計算において不可欠な部分である。
しかし、量子系のあらゆる側面と同様に、測定は非常にエラーを起こしやすく、モデル化が難しい。
本稿では,測定結果の誤りを単純な形式に変換し,特に有害な効果を除去し,解析も容易な,ランダム化コンパイルに基づく新しい手法を提案する。
特に,本手法は,計算ベース測定における一般的な誤差を低減し,混乱行列として,すなわち,不正確な結果を何らかの確率で報告し,システム内の測定結果とは無関係な確率的チャネルとして機能することを示す。
さらに,間接計測における誤差の影響についても検討し,単純で現実的なノイズモデルが有害でモデル化が難しいエラーの原因となることを実証する。
本手法とランダム化コンパイルを併用して間接計測を行うことで, モデル化や緩和が容易な効果的な雑音が得られる。
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