論文の概要: Optimally robust shortcuts to population inversion in cat-state qubits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00464v1
- Date: Thu, 1 Aug 2024 11:08:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-04 20:56:07.823738
- Title: Optimally robust shortcuts to population inversion in cat-state qubits
- Title(参考訳): 猫状態量子ビットにおける集団反転に対する最適ロバストショートカット
- Authors: Shao-Wei Xu, Zhong-Zheng Zhang, Yue-Ying Guo, Ye-Hong Chen, Yan Xia,
- Abstract要約: 立方体量子ビットはバイアスノイズチャネルを持ち、ビットフリップエラーは他の全てのエラーに支配される。
キャット状態量子ビットにおけるほぼ完全な個体数逆転を実現するために, 近近距離法と近距離法を併用した最適ロバストプロトコルを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.676650600233442
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cat-state qubits formed by photonic coherent states are a promising candidate for realizing fault-tolerant quantum computing. Such logic qubits have a biased noise channel that the bit-flip error dominates over all the other errors. In this manuscript, we propose an optimally robust protocol using the control method of shortcuts to adiabaticity to realize a nearly perfect population inversion in a cat-state qubit. We construct a shortcut based on the Lewis-Riesenfeld invariant and examine the stability versus different types of perturbations for the fast and robust population inversion. Numerical simulations demonstrate that the population inversion can be mostly insensitive to systematic errors in our protocol. Even when the parameter imperfection rate for bit-flip control is $20\%$, the final population of the target state can still reach $\geq 99\%$. The optimally robust control provides a feasible method for fault-tolerant and scalable quantum computation.
- Abstract(参考訳): フォトニックコヒーレント状態によって形成される立方体量子ビットは、フォールトトレラント量子コンピューティングを実現するための有望な候補である。
このような論理キュービットはバイアスノイズチャネルを持ち、ビットフリップエラーは他の全てのエラーに支配される。
そこで本論文では,キャット状態量子ビットにおけるほぼ完全な個体数逆転を実現するために,ショートカットの可逆性に対する制御手法を用いて,最適にロバストなプロトコルを提案する。
ルイス=リースフェルト不変量に基づくショートカットを構築し、高速で頑健な集団逆転に対する異なる種類の摂動に対する安定性について検討する。
数値シミュレーションにより,本プロトコルの系統的誤りに対して,集団逆転はほとんど無感であることが示された。
ビットフリップ制御のパラメータ不完全率が20\%$であっても、ターゲット状態の最終的な人口は$\geq 99\%$に達する。
最適に堅牢な制御は、フォールトトレラントでスケーラブルな量子計算のための実現可能な方法を提供する。
関連論文リスト
- Universal quantum computation via scalable measurement-free error correction [45.29832252085144]
本研究では,中間回路計測を行なわずに誤り訂正を行うシナリオにおいて,普遍的な量子計算をフォールトトレラントにすることができることを示す。
論理的な$mathitCCZ$ゲートを実現するため,Bacon-Shor符号の無測定変形プロトコルを導入する。
特に,回路レベルのエラーレートが10~3ドル以下であれば,破れない論理性能が達成可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T18:55:44Z) - Transversal Injection: A method for direct encoding of ancilla states
for non-Clifford gates using stabiliser codes [55.90903601048249]
非クリフォードゲートのこのオーバーヘッドを低減するためのプロトコルを導入する。
予備的な結果は、より広い距離で高品質な忠実さを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T06:03:10Z) - Quantum error correction with dissipatively stabilized squeezed cat
qubits [68.8204255655161]
本研究では, 散逸安定化された猫量子ビットの誤差補正性能について検討し, 解析を行った。
その結果, ビットフリップ誤り率の適度なスキューズでは, 位相フリップ率を一定に保ちながら, 通常のキャットキュービットに比べて有意に低下することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-24T16:02:20Z) - Erasure conversion for fault-tolerant quantum computing in alkaline
earth Rydberg atom arrays [3.575043595126111]
本稿では,物理誤差を消去に変換する171ドルYb中性原子量子ビットに対して,量子ビット符号化とゲートプロトコルを提案する。
エラーの98%を消去に変換できると見積もっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-10T18:56:31Z) - Realizing Repeated Quantum Error Correction in a Distance-Three Surface
Code [42.394110572265376]
本稿では,エラーに対する極めて高い耐性を有する表面符号を用いた量子誤り訂正法について述べる。
誤差補正サイクルにおいて、論理量子ビットの4つの基数状態の保存を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-07T13:58:44Z) - Fault-tolerant multiqubit geometric entangling gates using photonic
cat-state qubits [0.8024702830680637]
フォトニックキャット状態量子ビットを用いた多ビット幾何ゲートの実装に関する理論的プロトコルを提案する。
これらのキャットステート量子ビットは、ハードウェア効率の良い普遍量子コンピューティングに期待できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-10T03:04:32Z) - Fault-tolerant parity readout on a shuttling-based trapped-ion quantum
computer [64.47265213752996]
耐故障性ウェイト4パリティチェック測定方式を実験的に実証した。
フラグ条件パリティ測定の単発忠実度は93.2(2)%である。
このスキームは、安定化器量子誤り訂正プロトコルの幅広いクラスにおいて必須な構成要素である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-13T20:08:04Z) - Error Rates and Resource Overheads of Repetition Cat Qubits [0.0]
本研究では, 繰り返しキャット量子ビットによる量子計算における誤差率と資源オーバーヘッドを解析する。
猫量子ビット上のバイアス保存ゲートのみを用いることで、フォールトトレラントな論理ゲートの普遍的なセットを構築することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T18:33:23Z) - Neural Control Variates [71.42768823631918]
ニューラルネットワークの集合が、積分のよい近似を見つけるという課題に直面していることを示す。
理論的に最適な分散最小化損失関数を導出し、実際に安定したオンライントレーニングを行うための代替の複合損失を提案する。
具体的には、学習した光場近似が高次バウンスに十分な品質であることを示し、誤差補正を省略し、無視可能な可視バイアスのコストでノイズを劇的に低減できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-02T11:17:55Z)
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。