論文の概要: Overdispersion in gate tomography: Experiments and continuous, two-scale random walk model on the Bloch sphere

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03970v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 14:44:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 17:33:44.197516
• Title: Overdispersion in gate tomography: Experiments and continuous, two-scale random walk model on the Bloch sphere
• Title（参考訳）: ゲートトモグラフィーにおける過分散:ブロッホ球における実験と連続2スケールランダムウォークモデル
• Authors: Wolfgang Nowak, Tim Brünnette, Merel Schalkers, Matthias Möller,
• Abstract要約: 既存のノイズモデルでは,アルゴリズムのランタイム上でのノイズ効果の凝集を適切に捉えることができないことを示す。 ゲート操作数の関数として読み出し確率のノイズモデルを開発する。 過分散を考慮した2番目のランダムウォークを複数の読み出しスケールで重畳する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6249768559720122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Noisy intermediate-scale quantum computers (NISQ) are in their childhood, but showing high promise. One main concern for NISQ machines is their inherent noisiness, as the qubit states are subject to disturbances with each algorithmic operation applied. In this study, we conduct experiments on quantum noise. Based on our data, we show that existing noise models fail to properly capture the aggregation of noise effects over an algorithm's runtime. They are underdispersed, meaning that observable frequencies scatter much more between repeated experiments than what the standard assumptions of the binomial distribution allow for. We develop noise model for the readout probabilities as a function of the number of gate operations. The model is based on a continuous random walk on the (Bloch) sphere, where the angular diffusion coefficient characterizes the noisiness of gate operations. We superimpose a second random walk at the scale of multiple readouts to account for overdispersion. The interaction of these two random walks predicts theoretical, runtime-dependent bounds for probabilities. Overall, it is a three-parameter distributional model that fits the data better than the corresponding one-scale model (without overdispersion). We demonstrate the fit and the plausibility of the predicted bounds via Bayesian data-model analysis.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間規模量子コンピュータ(NISQ)は幼少期であるが、高い可能性を秘めている。 NISQマシンの最大の関心事は、キュービット状態が各アルゴリズム操作で障害を受けるため、その固有のノイズ性である。 本研究では,量子ノイズに関する実験を行う。 我々のデータから、既存のノイズモデルでは、アルゴリズムのランタイム上でのノイズ効果の凝集を適切に捉えることができないことを示す。 観測可能な周波数は、二項分布の標準的な仮定が許すものよりも、繰り返しの実験の間にずっと散らばっている。 ゲート操作数の関数として読み出し確率のノイズモデルを開発する。 このモデルは (Bloch) 球面上の連続的ランダムウォークに基づいており、角拡散係数はゲート操作のノイズを特徴づける。 過分散を考慮した2番目のランダムウォークを複数の読み出しスケールで重畳する。 これら2つのランダムウォークの相互作用は、確率の理論的、実行に依存した境界を予測する。 全体として、これは3パラメータの分布モデルであり、対応する1スケールモデルよりも(オーバー分散なしで)データに適合する。 ベイジアンデータモデル解析により,予測境界の適合性と妥当性を示す。

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