論文の概要: Wavelet correlation noise analysis for qubit operation variable time series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12542v3
- Date: Tue, 01 Apr 2025 08:53:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-02 14:11:37.263855
- Title: Wavelet correlation noise analysis for qubit operation variable time series
- Title（参考訳）: キュービット動作可変時系列に対するウェーブレット相関雑音解析
- Authors: Amanda E. Seedhouse, Nard Dumoulin Stuyck, Santiago Serrano, Tuomo Tanttu, Will Gilbert, Jonathan Yue Huang, Fay E. Hudson, Kohei M. Itoh, Arne Laucht, Wee Han Lim, Chih Hwan Yang, Andrew S. Dzurak, Andre Saraiva,
- Abstract要約: 量子特性は空間と時間における非自明な相関の対象となる。
スピン量子ビット実験の工学的進歩は大量のデータを生成する。
天体物理学、金融学、気候科学などの分野では、ウェーブレットに基づく手法を用いてデータ分析を強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29164840862014807
- License:
- Abstract: In quantum computing, characterizing the full noise profile of qubits can aid in increasing coherence times and fidelities by developing error-mitigating techniques specific to the noise present. This characterization also supports efforts in advancing device fabrication to remove sources of noise. Qubit properties can be subject to non-trivial correlations in space and time, for example, spin qubits in MOS quantum dots are exposed to noise originating from the complex glassy behavior of two-level fluctuator ensembles. Engineering progress in spin qubit experiments generates large amounts of data, necessitating analysis techniques from fields experienced in managing large data sets. Fields such as astrophysics, finance, and climate science use wavelet-based methods to enhance their data analysis. Here, we propose and demonstrate wavelet-based analysis techniques to decompose signals into frequency and time components, enhancing our understanding of noise sources in qubit systems by identifying features at specific times. We apply the analysis to a state-of-the-art two-qubit experiment in a pair of SiMOS quantum dots with feedback applied to relevant operation variables. The observed correlations serve to identify common microscopic causes of noise, such as two-level fluctuators and hyperfine coupled nuclei, as well as to elucidate pathways for multi-qubit operation with more scalable feedback systems.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングにおいて、量子ビットの完全なノイズプロファイルを特徴付けることは、現在のノイズに特有の誤差緩和技術を開発することで、コヒーレンス時間と忠実度を増大させるのに役立つ。
この特徴は、ノイズの源を除去するためにデバイス製造を進める努力も支援している。
例えば、MOS量子ドット内のスピン量子ビットは、2レベルゆらぎ器アンサンブルの複雑なガラスの挙動に由来するノイズにさらされる。
スピン量子ビット実験の工学的進歩は大量のデータを生成し、大規模なデータセットを管理するために経験した分野からの分析技術を必要とする。
天体物理学、金融学、気候科学などの分野では、ウェーブレットに基づく手法を用いてデータ分析を強化する。
本稿では,周波数成分と時間成分に信号を分解するウェーブレット解析手法を提案し,特定のタイミングで特徴を特定することで,量子ビットシステムにおけるノイズ源の理解を深める。
本研究は,SiMOS量子ドットの動作変数にフィードバックを施した,最先端の2量子ビット実験に適用する。
観測された相関関係は、2レベルゆらぎ器や超微細結合核のようなノイズの一般的な顕微鏡的原因を特定し、よりスケーラブルなフィードバックシステムによるマルチキュービット操作のための経路を解明するのに役立つ。
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