論文の概要: A generalized cycle benchmarking algorithm for characterizing mid-circuit measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02669v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 02:41:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:06:54.739843
• Title: A generalized cycle benchmarking algorithm for characterizing mid-circuit measurements
• Title（参考訳）: 中間回路計測のための一般化サイクルベンチマークアルゴリズム
• Authors: Zhihan Zhang, Senrui Chen, Yunchao Liu, Liang Jiang,
• Abstract要約: MCM(Mid-circuit Measurement)は、フォールトトレラント量子計算の開発において重要な要素である。 ノイズの多いMCMを特徴付けるサイクルベンチマーク (CB) 型アルゴリズムを開発した。 MCMにおける計測ノイズと状態準備ノイズの独立性をテストするために学習した情報を利用する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3303270099680535
• License:
• Abstract: Mid-circuit measurements (MCMs) are crucial ingredients in the development of fault-tolerant quantum computation. While there have been rapid experimental progresses in realizing MCMs, a systematic method for characterizing noisy MCMs is still under exploration. In this work we develop a cycle benchmarking (CB)-type algorithm to characterize noisy MCMs. The key idea is to use a joint Fourier transform on the classical and quantum registers and then estimate parameters in the Fourier space, analogous to Pauli fidelities used in CB-type algorithms for characterizing the Pauli noise channel of Clifford gates. Furthermore, we develop a theory of the noise learnability of MCMs, which determines what information can be learned about the noise model (in the presence of state preparation and terminating measurement (SPAM) noise) and what cannot, which shows that all learnable information can be learned using our algorithm. As an application, we show how to use the learned information to test the independence between measurement noise and state preparation noise in an MCM. Finally, we conduct numerical simulations to illustrate the practical applicability of the algorithm. Similar to other CB-type algorithms, we expect the algorithm to provide a useful toolkit that is of experimental interest.
• Abstract（参考訳）: MCM(Mid-circuit Measurement)は、フォールトトレラント量子計算の開発において重要な要素である。 MCMの実現には急激な実験的進展があったが、ノイズの多いMCMを特徴付ける体系的手法はまだ検討中である。 本研究では,ノイズの多いMCMを特徴付けるサイクルベンチマーク (CB) 型アルゴリズムを開発した。 鍵となる考え方は、古典的および量子レジスタ上のジョイントフーリエ変換を使用し、クリフォードゲートのパウリノイズチャネルを特徴づけるためにCB型アルゴリズムで使用されるパウリ忠実度に類似したフーリエ空間のパラメータを推定することである。 さらに, MCMの雑音学習可能性の理論を開発し, ノイズモデル(状態準備・終端測定(SPAM)ノイズの有無)についてどのような情報を学習できるか, そして, 学習可能な情報はすべて, アルゴリズムを用いて学習可能であることを示す。 応用として,MCMにおける計測ノイズと状態準備ノイズの独立性をテストするために,学習情報を利用する方法を示す。 最後に,本アルゴリズムの実用性を示す数値シミュレーションを行う。 他のCB型アルゴリズムと同様に、このアルゴリズムは実験的な関心を持つ有用なツールキットを提供することを期待している。

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