論文の概要: Neural network based time-resolved state tomography of superconducting qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07958v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 10:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 22:43:22.254953
• Title: Neural network based time-resolved state tomography of superconducting qubits
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた超伝導量子ビットの時間分解状態トモグラフィ
• Authors: Ziyang You, Jiheng Duan, Wenhui Huang, Libo Zhang, Song Liu, Youpeng Zhong, Hou Ian,
• Abstract要約: 個々の量子ビットに対して全状態トモグラフィーが可能な時間分解ニューラルネットワークを提案する。 このスケーラブルなアプローチは、キュービット当たりの専用モジュールで、低信号対雑音比で桁違いに読み出し誤差を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.775471166288503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Superconducting qubits have emerged as a premier platform for large-scale quantum computation, yet the fidelity of state readout is often hindered by random noise and crosstalk, especially in multi-qubit systems. While neural networks trained on labeled data have shown promise in reducing crosstalk effects during readout, their current capabilities are limited to binary discrimination of joint-qubit states due to architectural constraints. Here we introduce a time-resolved modulated neural network capable of full-state tomography for individual qubits, enabling detailed time-resolved measurements like Rabi oscillations. This scalable approach, with a dedicated module per qubit, mitigated readout error by an order of magnitude under low signal-to-noise ratios and substantially reduced variance in Rabi oscillation measurements. This advancement bolsters quantum state discrimination with neural networks, and propels the development of next-generation quantum processors with enhanced performance and scalability.
• Abstract（参考訳）: 超伝導量子ビットは大規模量子計算の第一のプラットフォームとして登場したが、状態の読み出しの忠実さはランダムノイズやクロストーク、特にマルチキュービットシステムによって妨げられていることが多い。 ラベル付きデータに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークは、読み出し時のクロストーク効果の低減を約束しているが、現在の能力は、アーキテクチャ上の制約により、結合量子状態のバイナリ識別に限定されている。 ここでは、個々の量子ビットのフルステートトモグラフィーが可能な時間分解変調ニューラルネットワークを導入し、Rabi発振のような詳細な時間分解計測を可能にする。 このスケーラブルなアプローチは、キュービット当たりの専用モジュールで、低信号-雑音比での桁違いの読み出し誤差を軽減し、Rabi振動測定のばらつきを大幅に低減する。 この進歩は、ニューラルネットワークによる量子状態の識別を促進し、パフォーマンスとスケーラビリティを向上した次世代量子プロセッサの開発を促進する。

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