論文の概要: Characterizing non-Markovian Quantum Processes by Fast Bayesian Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12452v1
• Date: Sun, 23 Jul 2023 23:10:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 16:01:08.288060
• Title: Characterizing non-Markovian Quantum Processes by Fast Bayesian Tomography
• Title（参考訳）: 高速ベイズトモグラフィーによる非マルコフ量子過程のキャラクタリゼーション
• Authors: R. Y. Su, J. Y. Huang, N. Dumoulin. Stuyck, M. K. Feng, W. Gilbert, T. J. Evans, W. H. Lim, F. E. Hudson, K. W. Chan, W. Huang, Kohei M. Itoh, R. Harper, S. D. Bartlett, C. H. Yang, A. Laucht, A. Saraiva, T. Tanttu and A. S. Dzurak
• Abstract要約: 非マルコフ誤差のキャラクタリゼーションは、現在の量子プロセストモグラフィー技術に挑戦している。 Fast Bayesian Tomography (FBT) は、自己整合性ゲートセットトモグラフィプロトコルであり、初期の特徴知識からブートストラップできる。 シリコン量子ドット上の2量子ビット系の非マルコフ的挙動を診断するためのFBTの実験的プロトコルを2つ導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To push gate performance to levels beyond the thresholds for quantum error correction, it is important to characterize the error sources occurring on quantum gates. However, the characterization of non-Markovian error poses a challenge to current quantum process tomography techniques. Fast Bayesian Tomography (FBT) is a self-consistent gate set tomography protocol that can be bootstrapped from earlier characterization knowledge and be updated in real-time with arbitrary gate sequences. Here we demonstrate how FBT allows for the characterization of key non-Markovian error processes. We introduce two experimental protocols for FBT to diagnose the non-Markovian behavior of two-qubit systems on silicon quantum dots. To increase the efficiency and scalability of the experiment-analysis loop, we develop an online FBT software stack. To reduce experiment cost and analysis time, we also introduce a native readout method and warm boot strategy. Our results demonstrate that FBT is a useful tool for probing non-Markovian errors that can be detrimental to the ultimate realization of fault-tolerant operation on quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正のしきい値を超えるレベルにゲート性能をプッシュするには、量子ゲートに発生するエラーソースを特徴付けることが重要である。 しかし、非マルコフ誤差の特性は、現在の量子プロセストモグラフィー技術に挑戦している。 Fast Bayesian Tomography (FBT) は自己整合性ゲートセットトモグラフィプロトコルであり、初期の特徴的知識からブートストラップし、任意のゲートシーケンスでリアルタイムで更新できる。 ここでは、FBTが鍵となる非マルコフ的誤り過程のキャラクタリゼーションを実現する方法を示す。 シリコン量子ドット上の2量子ビット系の非マルコフ的挙動を診断するためのFBTの実験プロトコルを2つ導入する。 実験分析ループの効率性とスケーラビリティを向上させるため,オンラインFBTソフトウェアスタックを開発した。 実験コストと解析時間を削減するため,本研究では,本手法と温かいブート戦略も導入する。 以上の結果から,FBTは量子コンピューティングにおけるフォールトトレラント演算の究極的実現に寄与する非マルコフ誤差の探索に有用であることが示された。

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