論文の概要: Expedited Noise Spectroscopy of Transmon Qubits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00679v1
- Date: Sun, 02 Feb 2025 05:52:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 14:56:30.139625
- Title: Expedited Noise Spectroscopy of Transmon Qubits
- Title（参考訳）: トランペット量子の高速ノイズ分光法
- Authors: Bhavesh Gupta, Vismay Joshi, Udit Kandpal, Prabha Mandayam, Nicolas Gheeraert, Siddharth Dhomkar,
- Abstract要約: 現在の量子プロセッサのスケールアップに関して、ノイズは依然として重要な課題である。
機械学習に基づく手法を用いて、複数の量子ビットの雑音スペクトルを迅速に抽出する。
我々は,IBM Quantumプラットフォーム上で利用可能な超伝導量子ビットを用いて,我々のプロトコルを検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5097076557887232
- License:
- Abstract: There has been tremendous progress in the physical realization of quantum computing hardware in recent times, bringing us closer than ever before to realizing the promise of quantum computing. However, noise continues to pose a crucial challenge when it comes to scaling up present day quantum processors. While decoherence limits the qubits ability to store information for long periods in the presence of uncontrollable noise sources, the erroneous implementation of control methods for state preparation and measurements leads to faulty implementations of quantum circuits. Conventional noise spectroscopy protocols can characterize and model environmental noise but are usually resource intensive and lengthy. Moreover, the underlying noise can vary in nature over time, making noise profile extraction futile as this new information cannot be harnessed to improve quantum error correction or dynamical decoupling protocols. In this work, we address this challenge using a machine learning-based methodology to quickly extract noise spectra of multiple qubits and demonstrate a possible noise mitigation strategy. The procedure involves implementing undemanding dynamical decoupling sequences to record coherence decays of the investigated qubits and then predict the underlying noise spectra with the help of a convolution neural network pre-trained on a synthetic dataset. While our protocol is virtually hardware-agnostic, we validate its effectiveness using superconducting qubits available on the IBM Quantum platform. We further use these rapidly obtained, yet accurate, noise spectra to design bespoke dynamic decoupling sequences and perform time-dependent noise spectroscopy.
- Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピューティングハードウェアの物理的実現には大きな進歩があり、量子コンピューティングの約束を実現するのにこれまで以上に近づいている。
しかし、現在の量子プロセッサのスケールアップに関して、ノイズは依然として重要な課題である。
デコヒーレンスは、制御不能なノイズ源の存在下で、長期間にわたって情報を格納する量子ビット能力を制限するが、状態準備と測定のための制御方法の誤った実装は、量子回路の欠陥実装につながる。
従来のノイズスペクトロスコピープロトコルは環境騒音を特徴づけ、モデル化することができるが、通常は資源集約的で長大である。
さらに、基礎となるノイズは時間とともに変化するため、新しい情報が量子誤り訂正や動的デカップリングプロトコルを改善するために利用できないため、ノイズプロファイル抽出を無駄にすることができる。
本研究では,複数の量子ビットの雑音スペクトルを高速に抽出し,ノイズ緩和戦略を示す機械学習手法を用いて,この問題に対処する。
この手順は、研究された量子ビットのコヒーレンス崩壊を記録し、合成データセットで事前訓練された畳み込みニューラルネットワークの助けを借りて、基礎となるノイズスペクトルを予測するために、非要求の動的疎結合配列を実装することを含む。
我々のプロトコルは事実上ハードウェアに依存しないが、IBM Quantumプラットフォームで利用可能な超伝導量子ビットを用いてその有効性を検証する。
さらに, 高速かつ高精度なノイズスペクトルを用いて, 動的デカップリングシーケンスを設計し, 時間依存ノイズ分光を行う。
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