論文の概要: Few-Shot, Robust Calibration of Single Qubit Gates Using Bayesian Robust Phase Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18339v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 18:52:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 15:09:00.974946
- Title: Few-Shot, Robust Calibration of Single Qubit Gates Using Bayesian Robust Phase Estimation
- Title(参考訳): ベイジアンロバスト位相推定を用いた単一クビットゲートのFew-Shot, Robust Calibration
- Authors: Travis Hurant, Ke Sun, Zhubing Jia, Jungsang Kim, Kenneth R. Brown,
- Abstract要約: 量子ゲートにおける制御パラメータの正確な校正のためのロバスト位相推定(BRPE)を導入する。
BRPE は位相推定誤差を著しく低減し、標準 RPE よりも50ドルほど少ないサンプルを必要とする。
偏極ノイズモデルでは、176ドルの固定コストで最大47%の値下げを実現している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.908202668475435
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate calibration of control parameters in quantum gates is crucial for high-fidelity operations, yet it represents a significant time and resource challenge, necessitating periods of downtime for quantum computers. Robust Phase Estimation (RPE) has emerged as a practical and effective calibration technique aimed at tackling this challenge. It combines a provably efficient number of control pulses with a classical post-processing algorithm to estimate the phase accumulated by a quantum gate. We introduce Bayesian Robust Phase Estimation (BRPE), an innovative approach that integrates Bayesian parameter estimation into the classical post-processing phase to reduce the sampling overhead. Our numerical analysis shows that BRPE markedly reduces phase estimation errors, requiring approximately $50\%$ fewer samples than standard RPE. Specifically, in an ideal, noise-free setting, it achieves up to a $96\%$ reduction in average absolute estimation error for a fixed sample cost of $88$ shots when compared to RPE. Under a depolarizing noise model, it attains up to a $47\%$ reduction for a fixed cost of $176$ shots. Additionally, we adapt BRPE for Ramsey spectroscopy applications and successfully implement it experimentally in a trapped ion system.
- Abstract(参考訳): 量子ゲートにおける制御パラメータの正確なキャリブレーションは、高忠実度演算には不可欠であるが、量子コンピュータのダウンタイムを必要とする重要な時間とリソースの問題を表している。
ロバスト位相推定(RPE)は、この問題に対処するための実用的で効果的な校正手法として登場した。
確率的に効率的な制御パルス数と古典的な後処理アルゴリズムを組み合わせることで、量子ゲートによって蓄積された位相を推定する。
ベイジアン・ロバスト位相推定(BRPE)は,ベイジアン・パラメータ推定を古典的後処理相に統合し,サンプリングオーバーヘッドを低減する手法である。
数値解析の結果,BRPE は位相推定誤差を著しく低減し,標準 RPE よりも50\% 程度のサンプルを削減できることがわかった。
特に、理想的なノイズフリーの環境では、RPEと比較すると、固定サンプルコストが8,8$である場合、平均絶対推定誤差を最大9,6\%削減できる。
偏極ノイズモデルでは、固定コスト176ドル(約1万7000円)で最大47ドル(約4万7000円)の値下げを実現します。
さらに,ラムゼイ分光法にBRPEを適用し,トラップイオン系で実験的に実装した。
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