論文の概要: Efficient learning and optimizing non-Gaussian correlated noise in digitally controlled qubit systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05408v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 02:09:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:31:19.789147
• Title: Efficient learning and optimizing non-Gaussian correlated noise in digitally controlled qubit systems
• Title（参考訳）: ディジタル制御量子ビットシステムにおける効率的な学習と非ガウス相関雑音の最適化
• Authors: Wenzheng Dong, Yuanlong Wang,
• Abstract要約: 雑音最適化回路設計における高次スペクトル推定法について述べる。 注目すべきは、デジタル駆動された量子ビットダイナミクスは、適用された制御の複雑さによってのみ決定できることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6138671548064356
• License:
• Abstract: Precise qubit control in the presence of spatio-temporally correlated noise is pivotal for transitioning to fault-tolerant quantum computing. Generically, such noise can also have non-Gaussian statistics, which hampers existing non-Markovian noise spectroscopy protocols. By utilizing frame-based characterization and a novel symmetry analysis, we show how to achieve higher-order spectral estimation for noise-optimized circuit design. Remarkably, we find that the digitally driven qubit dynamics can be solely determined by the complexity of the applied control, rather than the non-perturbative nature of the non-Gaussian environment. This enables us to address certain non-perturbative qubit dynamics more simply. We delineate several complexity bounds for learning such high-complexity noise and demonstrate our single and two-qubit digital characterization and control using a series of numerical simulations. Our results not only provide insights into the exact solvability of (small-sized) open quantum dynamics but also highlight a resource-efficient approach for optimal control and possible error reduction techniques for current qubit devices.
• Abstract（参考訳）: 時空間相関ノイズの存在下での高精度な量子ビット制御は、フォールトトレラント量子コンピューティングへの移行に重要である。 一般論として、そのようなノイズは非ガウス統計を持ち、既存の非マルコフノイズ分光プロトコルを妨害する。 フレームに基づく特徴付けと新しい対称性解析を利用して、ノイズ最適化回路設計のための高次スペクトル推定を実現する方法を示す。 注目すべきは、非ガウス環境の非摂動的性質よりも、応用制御の複雑さによってのみ、ディジタル駆動の量子ビット力学が決定できることである。 これにより、より簡単にある種の非摂動的量子ビット力学に対処できる。 このような複雑なノイズを学習するためのいくつかの複雑性境界を記述し、一連の数値シミュレーションを用いて、我々の単一および2量子のディジタル特性と制御を実証する。 我々の結果は、(小型の)オープン量子力学の正確な解法可能性に関する洞察を提供するだけでなく、最適制御のための資源効率の高いアプローチと、現在の量子ビットデバイスにおけるエラー低減技術も示している。

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