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。

関連論文リスト

• 2DQuant: Low-bit Post-Training Quantization for Image Super-Resolution [83.09117439860607]
  低ビット量子化は、エッジ展開のための画像超解像(SR)モデルを圧縮するために広く普及している。 低ビット量子化は、フル精度(FP)と比較してSRモデルの精度を低下させることが知られている。 本稿では2DQuantという画像超解像のための2段階の低ビット後量子化(PTQ)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T06:06:11Z)
• Fault Tolerance Embedded in a Quantum-Gap-Estimation Algorithm with Trial-State Optimization [0.0]
  その結果, ノイズ閾値を超えるスペクトルピークを増幅することができ, ギャップ推定誤差を低減できることがわかった。 この結果から,近時雑音量子コンピュータにおける正確な量子シミュレーションの可能性を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T17:57:15Z)
• Fast Flux-Activated Leakage Reduction for Superconducting Quantum Circuits [84.60542868688235]
  量子ビット実装のマルチレベル構造から生じる計算部分空間から漏れること。 パラメトリックフラックス変調を用いた超伝導量子ビットの資源効率向上のためのユニバーサルリーク低減ユニットを提案する。 繰り返し重み付け安定化器測定におけるリーク低減ユニットの使用により,検出されたエラーの総数を,スケーラブルな方法で削減できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T16:21:32Z)
• Statistical phase estimation and error mitigation on a superconducting quantum processor [2.624902795082451]
  リゲッティの超伝導プロセッサの統計的位相推定を実践する。 ゼロノイズ外挿やビットフリップ平均化による読み出し誤差緩和を含む誤り軽減戦略を取り入れた。 我々の研究は、統計的位相推定が、特にコヒーレントな誤差を緩和した後、自然にノイズに耐性があることを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T10:40:22Z)
• Q-Diffusion: Quantizing Diffusion Models [52.978047249670276]
  ポストトレーニング量子化(PTQ)は、他のタスクに対するゴーツー圧縮法であると考えられている。 本稿では,一意なマルチステップパイプラインとモデルアーキテクチャに適した新しいPTQ手法を提案する。 提案手法は,完全精度の非条件拡散モデルを同等の性能を維持しつつ4ビットに定量化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T19:38:59Z)
• Efficient Decoder-free Object Detection with Transformers [75.00499377197475]
  視覚変換器(ViT)は、物体検出アプローチのランドスケープを変化させている。 本稿では,デコーダフリー完全トランス(DFFT)オブジェクト検出器を提案する。 DFFT_SMALLは、トレーニングおよび推論段階で高い効率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-14T13:22:19Z)
• Fast Quantum Calibration using Bayesian Optimization with State Parameter Estimator for Non-Markovian Environment [11.710177724383954]
  弱測定とベイズ最適化を利用してゲート設計のための最適制御パルスを求める,量子状態のリアルタイム最適推定器を提案する。 以上の結果から,キャリブレーション過程が著しく低下し,高いゲート忠実度が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T17:31:15Z)
• Dual-Frequency Quantum Phase Estimation Mitigates the Spectral Leakage of Quantum Algorithms [76.15799379604898]
  量子位相推定は、レコード長の逆数が未知の位相の整数倍でない場合にスペクトルリークに悩まされる。 複数のサンプルが利用できるとき,クレーマー・ラオ境界に近づいた二重周波数推定器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-23T17:20:34Z)
• Breaking the Sample Complexity Barrier to Regret-Optimal Model-Free Reinforcement Learning [52.76230802067506]
  漸進的強化学習における後悔を最小限に抑えるために,新しいモデルフリーアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、2つのQ-ラーニングシーケンスの助けを借りて、初期設定された参照更新ルールを用いる。 初期の分散還元法の設計原理は、他のRL設定とは独立した関心を持つかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-09T21:13:48Z)
• Modeling and mitigation of cross-talk effects in readout noise with applications to the Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.0]
  雑音の緩和は、上界を導出する誤差まで行うことができる。 ノイズモデルとエラー軽減スキームの両方をテストするためにIBMのデバイスを使用した15(23)量子ビットの実験。 浅層深度ランダム回路によって生成されるHaar-random量子状態と状態に対して、同様の効果が期待できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T02:19:58Z)
• Error mitigation via verified phase estimation [0.25295633594332334]
  本稿では,量子位相推定に基づく新しい誤差低減手法を提案する。 制御量子ビットを使わずに機能に適応できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T07:44:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。