論文の概要: Mitigating crosstalk and residual coupling errors in superconducting
quantum processors using many-body localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06618v2
- Date: Sun, 15 Oct 2023 12:31:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 02:26:10.055840
- Title: Mitigating crosstalk and residual coupling errors in superconducting
quantum processors using many-body localization
- Title（参考訳）: 多体局在を用いた超伝導量子プロセッサのクロストークと残結合誤差の緩和
- Authors: Peng Qian, Hong-Ze Xu, Peng Zhao, Xiao Li, Dong E. Liu
- Abstract要約: 本研究では,Multi-Body Localization(MBL)の原理を取り入れた新しい校正手法を提案する。
MBLに基づく手法は,ノイズ,特にクロストークと残差結合誤差に対する頑健な対策として現れる。
このアプローチは、特に特定の残余結合が存在する場合に、パフォーマンスを著しく改善するだけでなく、よりリソース効率が高く、コスト効率のよいキャリブレーションプロセスも提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.175964469657803
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Addressing the paramount need for precise calibration in superconducting
quantum qubits, especially in frequency control, this study introduces a novel
calibration scheme harnessing the principles of Many-Body Localization (MBL).
While existing strategies, such as Google's snake algorithm, have targeted
optimization of qubit frequency parameters, our MBL-based methodology emerges
as a stalwart against noise, notably crosstalk and residual coupling errors,
thereby significantly enhancing quantum processor fidelity and stability
without necessitating extensive optimization computation. Not only does this
approach provide a marked improvement in performance, particularly where
specific residue couplings are present, but it also presents a more
resource-efficient and cost-effective calibration process. The research
delineated herein affords fresh insights into advanced calibration strategies
and propels forward the domain of superconducting quantum computation by
offering a robust framework for future explorations in minimizing error and
optimizing qubit performance.
- Abstract（参考訳）: 超伝導量子量子ビット、特に周波数制御における極大キャリブレーションの必要性に対処し、Multi-Body Localization(MBL)の原理を利用した新しいキャリブレーション手法を提案する。
googleのsnakeアルゴリズムのような既存の戦略は量子ビット周波数パラメータの最適化を目標としているが、我々のmblベースの手法はノイズ、特にクロストークと残差結合エラーに対する脅威として浮上し、量子プロセッサの忠実性と安定性を大幅に向上させる。
このアプローチは、特に特定の残基結合が存在する場合に、パフォーマンスを著しく改善するだけでなく、リソース効率が高く、コスト効率のよいキャリブレーションプロセスも提供する。
ここで述べられている研究は、高度なキャリブレーション戦略に対する新たな洞察を与え、量子計算の領域を前進させ、将来のエラー最小化と量子ビット性能の最適化のためのロバストな枠組みを提供する。
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