論文の概要: Quantum Process Tomography with Digital Twins of Error Matrices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07725v1
- Date: Mon, 12 May 2025 16:34:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.489213
- Title: Quantum Process Tomography with Digital Twins of Error Matrices
- Title（参考訳）: 誤差行列のディジタル双対を用いた量子プロセストモグラフィ
- Authors: Tangyou Huang, Akshay Gaikwad, Ilya Moskalenko, Anuj Aggarwal, Tahereh Abad, Marko Kuzmanovic, Yu-Han Chang, Ognjen Stanisavljevic, Emil Hogedal, Christopher Warren, Irshad Ahmad, Janka Biznárová, Amr Osman, Mamta Dahiya, Marcus Rommel, Anita Fadavi Rousari, Andreas Nylander, Liangyu Chen, Jonas Bylander, Gheorghe Sorin Paraoanu, Anton Frisk Kockum, Giovanna Tancredi,
- Abstract要約: マルチキュービットシステムのための拡張量子プロセストモグラフィー(QPT)を提案する。
同一プロセス行列のディジタル双対に誤差行列を統合することにより,SPAM誤り学習の統計的洗練を可能にする。
提案手法は,量子ゲートの忠実度を評価し,所定のハードウェア上でQPTを向上させるための実用的かつ正確な手法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.613906407314356
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate and robust quantum process tomography (QPT) is crucial for verifying quantum gates and diagnosing implementation faults in experiments aimed at building universal quantum computers. However, the reliability of QPT protocols is often compromised by faulty probes, particularly state preparation and measurement (SPAM) errors, which introduce fundamental inconsistencies in traditional QPT algorithms. We propose and investigate enhanced QPT for multi-qubit systems by integrating the error matrix in a digital twin of the identity process matrix, enabling statistical refinement of SPAM error learning and improving QPT precision. Through numerical simulations, we demonstrate that our approach enables highly accurate and faithful process characterization. We further validate our method experimentally using superconducting quantum gates, achieving at least an order-of-magnitude fidelity improvement over standard QPT. Our results provide a practical and precise method for assessing quantum gate fidelity and enhancing QPT on a given hardware.
- Abstract（参考訳）: 量子ゲートの検証や、普遍的な量子コンピュータの構築を目的とした実験における実装欠陥の診断には、正確な量子プロセストモグラフィー(QPT)が不可欠である。
しかし、QPTプロトコルの信頼性は、しばしば欠陥プローブ、特に従来のQPTアルゴリズムに根本的な矛盾をもたらす状態準備と測定(SPAM)エラーによって損なわれる。
同一プロセス行列のディジタル双対に誤差行列を統合することにより、SPAM誤り学習の統計的洗練とQPT精度の向上を実現し、マルチキュービットシステムのための拡張QPTを提案する。
シミュレーションにより,本手法が高精度で忠実なプロセスキャラクタリゼーションを実現することを示す。
さらに, 超伝導量子ゲートを用いて実験を行い, 標準QPTよりも少なくとも高次量子忠実度向上を実現した。
提案手法は,量子ゲートの忠実度を評価し,所定のハードウェア上でQPTを向上させるための実用的かつ正確な手法である。
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