論文の概要: Fast-tracking and disentangling of qubit noise fluctuations using minimal-data averaging and hierarchical discrete fluctuation auto-segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23622v1
- Date: Thu, 29 May 2025 16:29:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.988253
- Title: Fast-tracking and disentangling of qubit noise fluctuations using minimal-data averaging and hierarchical discrete fluctuation auto-segmentation
- Title（参考訳）: 最小データ平均化と階層的離散的ゆらぎ自動分離を用いた量子ビット雑音の高速追従と解離
- Authors: Abhishek Agarwal, Lachlan P. Lindoy, Deep Lall, Sebastian E. de Graaf, Tobias Lindström, Ivan Rungger,
- Abstract要約: 量子コンピュータの性能を制限する重要な要因は、時間とともにノイズが変動することである。
離散ジャンプや連続ドリフトのような複数の重なり合うプロセスのため、高い時間分解能で特徴付けることは困難である。
本研究では,高時間分解能を実現するため,最小限の測定が可能な雑音特徴化手法を考案した。
トランスモン量子ビット上では、時間経過中に数ミリ秒の時間分解能で量子ビットの周波数変動をトラック・アンタングルすることができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6555820134813155
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Qubit noise and fluctuations of the noise over time are key factors limiting the performance of quantum computers. Characterising them with high temporal resolution is challenging due to multiple overlapping stochastic processes such as discrete jumps and continuous drifts. Hence, experiments typically probe individual sources of fluctuations rather than concurrent fluctuations caused by multiple sources. To overcome this limitation we develop a framework comprising a noise characterisation method with minimal measurements allowing high temporal resolution, combined with a hierarchical discrete fluctuation auto-segmentation tool to disentangle the overlapping fluctuations without human intervention, enabling their characterisation and tracking over long times. We show that on transmon qubits the method can track and disentangle qubit frequency fluctuations with temporal resolution of a few tens of milliseconds over hours. This enables us to identify the origins of the fluctuations as overlapping charge parity and two-level-systems switching. Beyond insights into the fluctuation origins, our method also provides information that can be used to improve qubit calibration, error mitigation and error correction.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータの性能を制限する重要な要因は、時間とともに発生するノイズの量子ノイズとゆらぎである。
高時間分解能で特徴付けることは、離散ジャンプや連続ドリフトのような複数の重なり合う確率過程のために困難である。
したがって、実験は典型的には複数のソースによって引き起こされる同時的な変動ではなく、個々の揺らぎの源を探索する。
この制限を克服するために、高時間分解能を実現する最小限の計測が可能なノイズ特性化手法と、階層的な離散的変動自動分離ツールを組み合わせることで、人間の介入なしに重なり合う変動を解消し、その特性化と長期にわたって追跡を可能にするフレームワークを開発する。
トランスモン量子ビット上では、時間経過中に数ミリ秒の時間分解能で量子ビットの周波数変動をトラック・アンタングルすることができることを示す。
これにより、揺らぎの起源を重なり合う電荷パリティと2レベル系のスイッチングとして特定できる。
揺らぎの起点に関する知見の他に、我々の手法はキュービット校正、誤差軽減、誤り訂正の改善に使用できる情報も提供する。
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