論文の概要: Transformer Models for Quantum Gate Set Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02097v3
• Date: Wed, 22 Jan 2025 11:20:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:29:25.557283
• Title: Transformer Models for Quantum Gate Set Tomography
• Title（参考訳）: 量子ゲートセットトモグラフィのための変圧器モデル
• Authors: King Yiu Yu, Aritra Sarkar, Maximilian Rimbach-Russ, Ryoichi Ishihara, Sebastian Feld,
• Abstract要約: 量子計算は、高性能コンピューティングの領域における有望なフロンティアである。 本研究では,高忠実かつスケーラブルな量子プロセッサを製造する上での課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1528488253382057
• License:
• Abstract: Quantum computation represents a promising frontier in the domain of high-performance computing, blending quantum information theory with practical applications to overcome the limitations of classical computation. This study investigates the challenges of manufacturing high-fidelity and scalable quantum processors. Quantum gate set tomography (QGST) is a critical method for characterizing quantum processors and understanding their operational capabilities and limitations. This paper introduces Ml4Qgst as a novel approach to QGST by integrating machine learning techniques, specifically utilizing a transformer neural network model. Adapting the transformer model for QGST addresses the computational complexity of modeling quantum systems. Advanced training strategies, including data grouping and curriculum learning, are employed to enhance model performance, demonstrating significant congruence with ground-truth values. We benchmark this training pipeline on the constructed learning model, to successfully perform QGST for 2 and 3 gates on single-qubit and two-qubit systems, with over-rotation error and depolarizing noise estimation with comparable accuracy to pyGSTi. This research marks a pioneering step in applying deep neural networks to the complex problem of quantum gate set tomography, showcasing the potential of machine learning to tackle nonlinear tomography challenges in quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 量子計算は、量子情報理論と実用的な応用を融合させ、古典計算の限界を克服する、高性能コンピューティングの領域における有望なフロンティアである。 本研究では,高忠実かつスケーラブルな量子プロセッサを製造する上での課題について検討する。 量子ゲートセットトモグラフィ(QGST)は、量子プロセッサを特徴付け、その動作能力と限界を理解するための重要な方法である。 本稿では、機械学習技術の統合によるQGSTの新しいアプローチとしてMl4Qgstを紹介し、特にトランスフォーマーニューラルネットワークモデルを活用する。 QGSTの変圧器モデルへの適応は、量子システムをモデル化する際の計算複雑性に対処する。 データグルーピングやカリキュラム学習といった高度なトレーニング戦略は、モデル性能を向上させるために採用され、地道的な価値とかなりの一致を示している。 このトレーニングパイプラインを構築した学習モデル上でベンチマークし,1量子ビットおよび2量子ビットシステム上で2ゲートと3ゲートのQGSTを正常に実行し,過回転誤差とpyGSTiと同等の精度で雑音推定を行う。 この研究は、量子ゲートセットトモグラフィーの複雑な問題にディープニューラルネットワークを適用するための先駆的なステップであり、量子コンピューティングにおける非線形トモグラフィー問題に取り組む機械学習の可能性を示している。

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