論文の概要: Disambiguating Pauli noise in quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22629v1
• Date: Wed, 28 May 2025 17:46:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 20:07:45.819852
• Title: Disambiguating Pauli noise in quantum computers
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおけるパウリノイズの曖昧化
• Authors: Edward H. Chen, Senrui Chen, Laurin E. Fischer, Andrew Eddins, Luke C. G. Govia, Brad Mitchell, Andre He, Youngseok Kim, Liang Jiang, Alireza Seif,
• Abstract要約: 学習可能なパラメータが自己整合的に特徴づけられる場合、学習不可能な(ゲージ)自由度はノイズダイナミクスやエラー軽減の予測に影響を与えないことを示す。 我々は,最近導入されたゲートセットパウリ雑音学習の枠組みを用いて,完全ゲートセットの雑音を効率よく自己整合的に特徴付け,緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9039349711987645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To successfully perform quantum computations, it is often necessary to first accurately characterize the noise in the underlying hardware. However, it is well known that fundamental limitations prevent the unique identification of the noise. This raises the question of whether these limitations impact the ability to predict noisy dynamics and mitigate errors. Here, we show, both theoretically and experimentally, that when learnable parameters are self-consistently characterized, the unlearnable (gauge) degrees of freedom do not impact predictions of noisy dynamics or error mitigation. We use the recently introduced framework of gate set Pauli noise learning to efficiently and self-consistently characterize and mitigate noise of a complete gate set, including state preparation, measurements, single-qubit gates and multi-qubit entangling Clifford gates. We validate our approach through experiments with up to 92 qubits and show that while the gauge choice does not affect error-mitigated observable values, optimizing it reduces sampling overhead. Our findings address an outstanding issue involving the ambiguities in characterizing and mitigating quantum noise.
• Abstract（参考訳）: 量子計算を成功させるためには、基礎となるハードウェアのノイズを正確に特徴付ける必要があることが多い。 しかし、基本的制約がノイズのユニークな識別を妨げることはよく知られている。 これにより、これらの制限がノイズのダイナミクスを予測し、エラーを軽減できる能力に影響を及ぼすかどうかという疑問が持ち上がる。 ここでは、理論的・実験的に、学習可能なパラメータが自己整合的に特徴づけられる場合、学習不可能な(ゲージ)自由度がノイズ力学や誤り軽減の予測に影響を及ぼさないことを示す。 我々は最近導入されたゲートセットパウリ雑音学習の枠組みを用いて、状態準備、測定、単一量子ゲート、複数量子エンタングリングクリフォードゲートを含む完全ゲートセットのノイズを効率よく自己整合的に特徴付け、緩和する。 提案手法は92量子ビット以上の実験により検証され、ゲージ選択は誤差緩和可観測値には影響しないが、サンプリングオーバーヘッドの低減を最適化する。 本研究は,量子雑音の特徴化と緩和におけるあいまいさに関する未解決の問題に対処する。

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