論文の概要: Uniformly Decaying Subspaces for Error Mitigated Quantum Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00163v2
• Date: Sun, 24 Nov 2024 17:34:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:15:05.200613
• Title: Uniformly Decaying Subspaces for Error Mitigated Quantum Computation
• Title（参考訳）: 誤り量子計算のための部分空間の一様減衰
• 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）: 2.434659102843556
• License:
• 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）: 我々は、リンドブラッドマスター方程式によって支配されるシステムで一様に崩壊する部分空間を取得し、それらを用いて誤差緩和量子計算を行うという一般的な条件を提案する。 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。 リンドブラッド作用素の作用によって不変となるデコヒーレンス自由部分空間と類似して、一様に崩壊する部分空間はリンドブラッド方程式の散逸部分の作用によって不変(直交項まで)であることが示される。 我々の理論を、様々な減衰率で緩和している量子ビットと量子ビットの系に適用し、そ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次変化を排除できることを示す。 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、本手法は二重レール量子ビットにおける誤差軽減を改善でき、雑音の部分的知識を付与することで、確率的誤差キャンセルよりも優れた性能が得られる。

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