論文の概要: Fermionic Averaged Circuit Eigenvalue Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01936v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 17:46:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:20:41.046500
• Title: Fermionic Averaged Circuit Eigenvalue Sampling
• Title（参考訳）: フェルミオン平均回路固有値サンプリング
• Authors: Adrian Chapman, Steven T. Flammia,
• Abstract要約: FACESは、多くのフェルミオンリニア光(FLO)ゲートの平均誤差率を同時に学習するプロトコルである。 我々は,このプロトコルがKravchuk変換の有用性のために,効率的なサンプリング複雑性を持つことを厳密に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Fermionic averaged circuit eigenvalue sampling (FACES) is a protocol to simultaneously learn the averaged error rates of many fermionic linear optical (FLO) gates simultaneously and self-consistently from a suitable collection of FLO circuits. It is highly flexible, allowing for the in situ characterization of FLO-averaged gate-dependent noise under natural assumptions on a family of continuously parameterized one- and two-qubit gates. We rigorously show that our protocol has an efficient sampling complexity, owing in-part to useful properties of the Kravchuk transformations that feature in our analysis. We support our conclusions with numerical results. As FLO circuits become universal with access to certain resource states, we expect our results to inform noise characterization and error mitigation techniques on universal quantum computing architectures which naturally admit a fermionic description.
• Abstract（参考訳）: フェルミオン平均回路固有値サンプリング(FACES)は、FLO回路の適切なコレクションから多くのフェルミオン線形光学(FLO)ゲートの平均誤差率を同時に同時に学習するプロトコルである。 非常にフレキシブルで、FLO平均ゲート依存ノイズをパラメータ化された1ビットと2ビットのゲートの族上で自然な仮定で評価することができる。 我々のプロトコルは、分析で特徴付けられるクラフチャク変換の有用な性質から、効率的なサンプリングの複雑さがあることを厳格に示している。 私たちは数値的な結果で結論を支持します。 FLO回路が特定の資源状態へのアクセスで普遍化するにつれて、我々は、自然にフェルミオン的記述を許容する普遍量子コンピューティングアーキテクチャ上でのノイズ特性とエラー軽減技術について報告することを期待する。

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