論文の概要: Efficient self-consistent learning of gate set Pauli noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03906v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 20:19:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 15:31:01.548605
• Title: Efficient self-consistent learning of gate set Pauli noise
• Title（参考訳）: ゲートセットパウリ雑音の効率的な自己整合学習
• Authors: Senrui Chen, Zhihan Zhang, Liang Jiang, Steven T. Flammia,
• Abstract要約: ゲートセットパウリ雑音学習の課題について検討し、量子ゲートのセット、状態準備、測定はすべて、カスタマイズされたノイズアンサッツを備えた未知のパウリ雑音チャネルに悩まされる。 ゲートノイズに関する学習可能な情報はすべて、ノイズアンザッツに関する軽度な仮定の下で、相対的精度で学習可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.298222373534273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding quantum noise is an essential step towards building practical quantum information processing systems. Pauli noise is a useful model that has been widely applied in quantum benchmarking, error mitigation, and error correction. Despite intensive study, most existing works focus on learning Pauli noise channels associated with some specific gates rather than treating the gate set as a whole. A learning algorithm that is self-consistent, complete, and efficient at the same time is yet to be established. In this work, we study the task of gate set Pauli noise learning, where a set of quantum gates, state preparation, and measurements all suffer from unknown Pauli noise channels with a customized noise ansatz. Using tools from algebraic graph theory, we analytically characterize the self-consistently learnable degrees of freedom for Pauli noise models with arbitrary linear ansatz, and design experiments to efficiently learn all the learnable information. Specifically, we show that all learnable information about the gate noise can be learned to relative precision, under mild assumptions on the noise ansatz. We then demonstrate the flexibility of our theory by applying it to concrete physically motivated ansatzs (such as spatially local or quasi-local noise) and experimentally relevant gate sets (such as parallel CZ gates). These results not only enhance the theoretical understanding of quantum noise learning, but also provide a feasible recipe for characterizing existing and near-future quantum information processing devices.
• Abstract（参考訳）: 量子ノイズを理解することは、実用的な量子情報処理システムを構築するための重要なステップである。 パウリノイズは量子ベンチマーク、誤差緩和、誤り訂正に広く応用された有用なモデルである。 集中的な研究にもかかわらず、現存するほとんどの研究は、ゲートセット全体を扱うのではなく、特定のゲートに関連するパウリノイズチャネルの学習に重点を置いている。 自己整合性,完全性,効率的性を同時に備えた学習アルゴリズムはまだ確立されていない。 本研究では,一組の量子ゲート,状態準備,測定を行うゲートセットパウリ雑音学習の課題について検討する。 代数グラフ理論のツールを用いて、任意の線形アンザッツを持つパウリ雑音モデルに対する自己整合的に学習可能な自由度を解析的に特徴付け、学習可能な全ての情報を効率的に学習するための設計実験を行う。 具体的には, ゲートノイズに関する学習可能な情報はすべて, 相対的精度で学習可能であることを示す。 次に, 空間的局所雑音や準局所雑音など) および実験的に関連するゲートセット(平行なCZゲートなど)に対して, 具体的動機付けのアンザッツに適用することにより, 理論の柔軟性を実証する。 これらの結果は、量子ノイズ学習の理論的理解を深めるだけでなく、既存および近未来の量子情報処理装置を特徴付けるための実現可能なレシピを提供する。

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