論文の概要: Scalable noise characterisation of syndrome extraction circuits with averaged circuit eigenvalue sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06545v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 18:00:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 16:18:39.558521
• Title: Scalable noise characterisation of syndrome extraction circuits with averaged circuit eigenvalue sampling
• Title（参考訳）: 平均回路固有値サンプリングを用いたシンドローム抽出回路のスケーラブルノイズ特性評価
• Authors: Evan T. Hockings, Andrew C. Doherty, Robin Harper,
• Abstract要約: 平均回路固有値サンプリング(ACES)は、量子回路のスケーラブルなノイズ特性化のための一般的なフレームワークである。 ACES 実験の性能を厳密に分析することにより,期待される性能に対するメリットの図形を導出する。 以上の結果から,ノイズの詳細な特徴付け手法は短期量子デバイスに拡張可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Characterising the performance of noisy quantum circuits is central to the production of prototype quantum computers and can enable improved quantum error correction that exploits noise biases identified in a quantum device. We describe an implementation of averaged circuit eigenvalue sampling (ACES), a general framework for the scalable noise characterisation of quantum circuits. ACES is capable of simultaneously estimating the Pauli error probabilities of all gates in a Clifford circuit, and captures averaged spatial correlations between gates implemented simultaneously in the circuit. By rigorously analysing the performance of ACES experiments, we derive a figure of merit for their expected performance, allowing us to optimise ACES experimental designs and improve the precision to which we estimate noise given fixed experimental resources. Since the syndrome extraction circuits of quantum error correcting codes are representative components of a fault-tolerant architecture, we demonstrate the scalability and performance of our ACES protocol through circuit-level numerical simulations of the entire noise characterisation procedure for the syndrome extraction circuit of a distance 25 surface code with over 1000 qubits. Our results indicate that detailed noise characterisation methods are scalable to near-term quantum devices. We release our code in the form of the Julia package AveragedCircuitEigenvalueSampling.jl.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い量子回路の性能を特徴付けることは、試作量子コンピュータの製造の中心であり、量子デバイスで特定されたノイズバイアスを利用する量子エラー補正の改善を可能にする。 本稿では、量子回路のスケーラブルなノイズ特性化のための一般的なフレームワークである平均回路固有値サンプリング(ACES)の実装について述べる。 ACESはクリフォード回路内の全てのゲートのパウリ誤差確率を同時に推定し、回路内に同時に実装されたゲート間の平均空間相関をキャプチャする。 ACES実験の性能を厳密に分析することにより、ACES実験設計を最適化し、固定実験資源に与えられた騒音を推定する精度を向上させることができる。 量子誤り訂正符号のシンドローム抽出回路はフォールトトレラントアーキテクチャの代表的なコンポーネントであるため,1000キュービットを超える距離25面符号のシンドローム抽出回路に対する全ノイズキャラクタリゼーション手順の回路レベル数値シミュレーションにより,ACESプロトコルのスケーラビリティと性能を実証する。 以上の結果から,ノイズの詳細な特徴付け手法は短期量子デバイスに拡張可能であることが示唆された。 コードをJuliaパッケージのAveragedCircuitEigenvalueSampling.jlとしてリリースします。

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