論文の概要: Uniformly Decaying Subspaces for Error Mitigated Quantum Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00163v1
- Date: Thu, 29 Feb 2024 22:25:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 18:56:05.633115
- Title: Uniformly Decaying Subspaces for Error Mitigated Quantum Computation
- Title（参考訳）: 誤差緩和量子計算のための一様減衰部分空間
- Authors: Nishchay Suri, Jason Saied, Davide Venturelli
- Abstract要約: リンドブラッドマスター方程式が支配する系において一様に崩壊する部分空間を得るための一般的な条件を示す。
このような部分空間に符号化されたダイナミクスの期待値は、ノイズフリー期待値の偏りのない推定値である。
このような部分空間は、ノイズの完全な知識を必要とせずに、崩壊率の1次変動を排除できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7363128425496868
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: We present a general condition to obtain subspaces that decay uniformly in a
system governed by the Lindblad master equation and use them to perform error
mitigated quantum computation. The expectation values of dynamics encoded in
such subspaces are unbiased estimators of noise-free expectation values. In
analogy to the decoherence free subspaces which are left invariant by the
action of Lindblad operators, we show that the uniformly decaying subspaces are
left invariant (up to orthogonal terms) by the action of the dissipative part
of the Lindblad equation. We apply our theory to a system of qubits and qudits
undergoing relaxation with varying decay rates and show that such subspaces can
be used to eliminate bias up to first order variations in the decay rates
without requiring full knowledge of noise. Since such a bias cannot be
corrected through standard symmetry verification, our method can improve error
mitigation in dual-rail qubits and given partial knowledge of noise, can
perform better than probabilistic error cancellation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,lindblad master方程式に従属する系において一様に減衰する部分空間を得るための一般的な条件を示し,誤差軽減量子計算を行う。
そのような部分空間に符号化されたダイナミクスの期待値は、ノイズフリー期待値の偏りのない推定値である。
リンドブラド作用素の作用によって不変に残されているデコヒーレンス自由部分空間の例えとして、一様に減衰する部分空間はリンドブラド方程式の散逸部分の作用によって(直交項まで)不変であることを示す。
この理論を量子ビットとクウディッツの系に適用し、減衰率の異なる緩和を行い、そのような部分空間は雑音の完全な知識を必要とせずに減衰率の1次変動のバイアスをなくすことができることを示した。
このようなバイアスは標準対称性の検証では補正できないため、デュアルレール量子ビットにおける誤差緩和を改善し、ノイズの部分的な知識を与えられた場合、確率的エラーキャンセラよりも優れた性能が得られる。
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