論文の概要: Streaming quantum gate set tomography using the extended Kalman filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15116v2
• Date: Wed, 28 Jun 2023 00:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 11:22:11.899639
• Title: Streaming quantum gate set tomography using the extended Kalman filter
• Title（参考訳）: 拡張カルマンフィルタを用いたストリーミング量子ゲートトモグラフィ
• Authors: J. P. Marceaux and Kevin Young
• Abstract要約: 量子プロセッサのリアルタイム校正のためのクローズドループ制御アルゴリズムは、測定された量子回路結果のストリームに基づいて物理誤差パラメータを推定できる効率的なフィルタを必要とする。 拡張カルマンフィルタを量子ゲートセットトモグラフィーのデータに適用し,システムエラーモデルと不確実性の両方をストリーミング推定する。 我々の数値的な例では、拡張カルマンフィルタは最大推定値と同等の性能を達成できるが、計算コストは劇的に低下する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Closed-loop control algorithms for real-time calibration of quantum processors require efficient filters that can estimate physical error parameters based on streams of measured quantum circuit outcomes. Development of such filters is complicated by the highly nonlinear relationship relationship between observed circuit outcomes and the magnitudes of elementary errors. In this work, we apply the extended Kalman filter to data from quantum gate set tomography to provide a streaming estimator of the both the system error model and its uncertainties. Our numerical examples indicate extended Kalman filtering can achieve similar performance to maximum likelihood estimation, but with dramatically lower computational cost. With our methods, a standard laptop can process one- and two-qubit circuit outcomes and update gate set error model at rates comparable with current experimental execution.
• Abstract（参考訳）: 量子プロセッサのリアルタイム校正のためのクローズドループ制御アルゴリズムは、測定された量子回路結果のストリームに基づいて物理誤差パラメータを推定できる効率的なフィルタを必要とする。 このようなフィルタの開発は、観測された回路結果と初歩誤差の大きさとの非線形関係が複雑である。 本研究では,量子ゲート集合トモグラフィのデータに対して拡張カルマンフィルタを適用し,システム誤差モデルとその不確かさをストリーミング推定する。 我々の数値的な例から、拡張カルマンフィルタは最大推定値と同等の性能が得られるが、計算コストは劇的に低い。 提案手法により, 標準ラップトップは1ビットと2ビットの回路結果を処理することができ, ゲートセットエラーモデルを現在の実験実行に匹敵する速度で更新することができる。

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