論文の概要: Diagnosing crosstalk in large-scale QPUs using zero-entropy classical shadows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17317v2
• Date: Thu, 29 May 2025 05:54:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.29607
• Title: Diagnosing crosstalk in large-scale QPUs using zero-entropy classical shadows
• Title（参考訳）: ゼロエントロピー古典影を用いた大規模QPUにおけるクロストークの診断
• Authors: J. A. Montañez-Barrera, G. P. Beretta, Kristel Michielsen, Michael R. von Spakovsky,
• Abstract要約: 従来のシャドウ情報から正の半定値単位トラス密度演算子を再構成するツールZECSを紹介する。 ibm_brisbane (127 qubits) および ibm_fez (156 qubits) を含む大型超伝導 QPU に ZECS を適用する。 ZECSは、大規模QPUにおけるノイズの診断にスケーラブルで測定効率のよいアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As quantum processing units (QPUs) scale toward hundreds of qubits, diagnosing crosstalk and noise-induced correlations becomes critical for reliable quantum computation. In this work, we introduce Zero-Entropy Classical Shadows (ZECS), a diagnostic tool that reconstructs positive semidefinite, unit-trace density operators from classical shadow (CS) information. ZECS enables proper subregion tomography and reduces the effect of sampling and time-dependent errors. We apply ZECS to large superconducting QPUs, including ibm\_brisbane (127 qubits) and ibm\_fez (156 qubits), using 6,000 samples. With these samples, ZECS detects and characterizes crosstalk among disjoint qubit subsets across the full hardware topology. This information is then used to select low-crosstalk qubit subsets for executing the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) on a 20-qubit problem. Compared to the best qubit selection via Qiskit transpilation, our method improves solution quality by 10% and increases algorithmic coherence by 33%. ZECS offers a scalable and measurement-efficient approach to diagnosing noise in large-scale QPUs.
• Abstract（参考訳）: 量子処理ユニット(QPU)が数百の量子ビットにスケールするにつれて、クロストークとノイズによる相関の診断が信頼性の高い量子計算にとって重要である。 本研究では,ゼロエントロピー・クラシック・シャドウ (ZECS) を導入し,古典的シャドウ (CS) 情報から正半定値の単位トラス密度演算子を再構成する診断ツールを提案する。 ZECSは、適切なサブリージョントモグラフィーを可能にし、サンプリングと時間依存エラーの影響を低減する。 ibm\_brisbane (127 qubits) および ibm\_fez (156 qubits) を含む大型超伝導 QPU に 6,000 個の試料を用いてZECS を適用した。 これらのサンプルを用いて、ZECSはハードウェアトポロジー全体にわたる不整合量子ビットサブセット間のクロストークを検出し、特徴付ける。 この情報は、20量子ビット問題上で量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を実行するための低クロストークキュービットサブセットを選択するために使用される。 Qiskitトランスパイレーションによる最良のキュービット選択と比較して,本手法は解品質を10%向上し,アルゴリズムのコヒーレンスを33%向上させる。 ZECSは、大規模QPUにおけるノイズの診断にスケーラブルで測定効率のよいアプローチを提供する。

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