論文の概要: Practical Trainable Temporal Postprocessor for Multistate Quantum Measurement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18519v3
- Date: Sat, 27 Jul 2024 19:23:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 00:36:23.503259
- Title: Practical Trainable Temporal Postprocessor for Multistate Quantum Measurement
- Title（参考訳）: 多状態量子計測のための練習型時間後処理装置
- Authors: Saeed A. Khan, Ryan Kaufman, Boris Mesits, Michael Hatridge, Hakan E. Türeci,
- Abstract要約: 我々は、トレーニング可能な時間後プロセッサ(TPP)を開発し、実証する。
TPPは、単純だが汎用的な機械学習アルゴリズムを利用して、量子計測データの最適な処理を提供する。
TPPは、測定データに基づいて自律的かつ確実に訓練することができ、線形操作のみを必要とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2796197251957245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We develop and demonstrate a trainable temporal post-processor (TPP) harnessing a simple but versatile machine learning algorithm to provide optimal processing of quantum measurement data subject to arbitrary noise processes, for the readout of an arbitrary number of quantum states. We demonstrate the TPP on the essential task of qubit state readout, which has historically relied on temporal processing via matched filters in spite of their applicability only for specific noise conditions. Our results show that the TPP can reliably outperform standard filtering approaches under complex readout conditions, such as high power readout. Using simulations of quantum measurement noise sources, we show that this advantage relies on the TPP's ability to learn optimal linear filters that account for general quantum noise correlations in data, such as those due to quantum jumps, or correlated noise added by a phase-preserving quantum amplifier. Furthermore, we derive an exact analytic form for the optimal TPP weights: this positions the TPP as a linearly-scaling generalization of matched filtering, valid for an arbitrary number of states under the most general readout noise conditions, all while preserving a training complexity that is essentially negligible in comparison to that of training neural networks for processing temporal quantum measurement data. The TPP can be autonomously and reliably trained on measurement data and requires only linear operations, making it ideal for FPGA implementations in cQED for real-time processing of measurement data from general quantum systems.
- Abstract（参考訳）: 我々は、任意のノイズ処理を施した量子計測データの最適な処理を任意の数の量子状態を読み取るために、単純だが汎用的な機械学習アルゴリズムを利用した訓練可能な時間後処理(TPP)を開発し、実証する。
提案手法は従来,特定の雑音条件にのみ適用可能であるにもかかわらず,マッチングフィルタによる時間的処理に依存してきた。
以上の結果から,TPPは高出力化などの複雑な読み出し条件下での標準的なフィルタリング手法よりも確実に性能を向上できることが示された。
量子計測ノイズ源のシミュレーションを用いて、この利点は、位相保存量子増幅器によって付加される相関ノイズなど、データ中の一般的な量子ノイズ相関を考慮に入れた最適線形フィルタの学習能力に依存することを示す。
さらに、最適TPP重みの正確な解析形式を導出する: このことは、TPPを、時間的量子計測データを処理するためのトレーニングニューラルネットワークと比較して本質的に無視できる訓練複雑性を保ちながら、最も一般的な読み出し雑音条件下で任意の数の状態に対して有効である整合フィルタリングの線形スケーリング一般化として位置づける。
TPPは、測定データに対して自律的かつ確実に訓練することができ、線形演算のみを必要とするため、一般的な量子システムからの測定データのリアルタイム処理にcQEDでのFPGA実装に最適である。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z) - Demonstrating the Potential of Adaptive LMS Filtering on FPGA-Based Qubit Control Platforms for Improved Qubit Readout in 2D and 3D Quantum Processing Units [3.348076908667385]
本稿では,2次元および3次元量子処理ユニット(QPU)の読み出しパルス忠実度を最適化する研究を要約する。
我々は、量子状態検出の精度と効率を高めるために、LMS適応フィルタリングアルゴリズムの適用に焦点をあてる。
我々の予備的な結果は、FPGAリソースを効率的に管理しながら高い読み出し精度を維持するLMSフィルタの機能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-01T20:42:49Z) - Accurate Numerical Simulations of Open Quantum Systems Using Spectral Tensor Trains [0.0]
量子ビット間のデコヒーレンス(英語版)は、量子計算における主要なボトルネックである。
数値計算法Q-ASPEN(Quantum Accelerated Propagator Evaluation)を提案する。
Q-ASPENは任意に正確であり、誤り訂正量子計算に必要なリソースを推定するために適用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T02:33:27Z) - Variational quantum state preparation for quantum-enhanced metrology in noisy systems [0.7652747219811168]
我々は,低深さ変動量子回路(VQC)を,重畳雑音を受ける量子ビットの連鎖に適用した大域回転とエンタングリング演算からなるシミュレーションを行った。
VQCで実装されたエンタングリング操作の詳細にかかわらず、最適量子状態は、定性的な状態の三重項に広く分類できる。
この知見は,絡み合いを利用した次世代量子センサの最適状態調整戦略の設計に有用である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-04T00:09:05Z) - An Iterative Method to Improve the Precision of Quantum Phase Estimation
Algorithm [0.0]
我々は,様々な時間帯におけるプロパゲータによるQPEの精度向上のための反復的手法を考案した。
我々の研究は、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイス上での固有値の正確な推定を実現するための、実現可能かつ有望な手段を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-22T00:33:08Z) - One-Dimensional Deep Image Prior for Curve Fitting of S-Parameters from
Electromagnetic Solvers [57.441926088870325]
Deep Image Prior(ディープ・イメージ・プライオリ、ディープ・イメージ・プライオリ、DIP)は、ランダムなd畳み込みニューラルネットワークの重みを最適化し、ノイズや過度な測定値からの信号に適合させる技術である。
本稿では,Vector Fitting (VF) の実装に対して,ほぼすべてのテスト例において優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-06T20:28:37Z) - Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。
サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。
格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z) - Suppressing Amplitude Damping in Trapped Ions: Discrete Weak
Measurements for a Non-unitary Probabilistic Noise Filter [62.997667081978825]
この劣化を逆転させるために、低オーバーヘッドプロトコルを導入します。
振幅減衰雑音に対する非単位確率フィルタの実装のための2つのトラップイオンスキームを提案する。
このフィルタは、単一コピー準蒸留のためのプロトコルとして理解することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-06T18:18:41Z) - Data post-processing for the one-way heterodyne protocol under
composable finite-size security [62.997667081978825]
本研究では,実用的連続可変(CV)量子鍵分布プロトコルの性能について検討する。
ヘテロダイン検出を用いたガウス変調コヒーレント状態プロトコルを高信号対雑音比で検討する。
これにより、プロトコルの実践的な実装の性能を調べ、上記のステップに関連付けられたパラメータを最適化することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-20T12:37:09Z) - Composably secure data processing for Gaussian-modulated continuous
variable quantum key distribution [58.720142291102135]
連続可変量子鍵分布(QKD)は、ボソニックモードの二次構造を用いて、2つのリモートパーティ間の秘密鍵を確立する。
構成可能な有限サイズセキュリティの一般的な設定におけるホモダイン検出プロトコルについて検討する。
特に、ハイレート(非バイナリ)の低密度パリティチェックコードを使用する必要のあるハイシグネチャ・ツー・ノイズ・システマを解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-30T18:02:55Z) - Analytic Filter Function Derivatives for Quantum Optimal Control [0.0]
自動相関ノイズの存在下でゲート忠実度を計算できるフィルタ関数形式に着目する。
本稿では, パルス振幅の制御に関して解析的に導出したフィルタ関数勾配を解析し, 結果の計算複雑性を解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-16T15:13:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。