論文の概要: Context-aware gate set tomography: Improving the self-consistent characterization of trapped-ion universal gate sets by leveraging non-Markovianity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02542v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 11:37:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:16.184588
• Title: Context-aware gate set tomography: Improving the self-consistent characterization of trapped-ion universal gate sets by leveraging non-Markovianity
• Title（参考訳）: コンテキスト対応ゲートセットトモグラフィ:非マルコビアン性を利用したトラップイオンユニバーサルゲートセットの自己整合性評価の改善
• Authors: Pablo Viñas, Alejandro Bermudez,
• Abstract要約: ゲートセットトモグラフィ(GST)は、ノイズの多い量子ゲート、状態準備、測定の完全なセットを推定する。 当初、GSTはゲートを順次適用することで推定精度を向上させる。 ゲートセットのパラメトリゼーションにコンテキスト依存を組み込むことで, GSTのサンプリングコストを低減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To progress in the characterization of noise for current quantum computers, gate set tomography (GST) has emerged as a self-consistent tomographic protocol that can accurately estimate the complete set of noisy quantum gates, state preparations, and measurements. In its original incarnation, GST improves the estimation precision by applying the gates sequentially, provided that the noise makes them a set of fixed completely-positive and trace preserving (CPTP) maps independent of the history of previous gates in the sequence. This 'Markovian' assumption is sometimes in conflict with experimental evidence, as there might be time-correlated noise leading to non-Markovian dynamics or, alternatively, slow drifts and cumulative calibration errors that lead to context dependence, such that the CP-divisible maps composed during a sequence actually change with the circuit depth. In this work, we address this issue for trapped-ion devices with phonon-mediated two-qubit gates. By a detailed microscopic modeling of high-fidelity light-shift gates, we tailor GST to capture the main source of context dependence: motional degrees of freedom. Rather than invalidating GST, we show that context dependence can be incorporated in the parametrization of the gate set, allowing us to reduce the sampling cost of GST. Our results identify a promising research avenue that might be applicable to other platforms where microscopic modeling can be incorporated: the development of a context-aware GST.
• Abstract（参考訳）: 現在の量子コンピュータのノイズのキャラクタリゼーションを進めるために、ゲートセットトモグラフィー(GST)は、ノイズの多い量子ゲートの完全なセット、状態準備、測定を正確に推定できる自己整合トモグラフィープロトコルとして登場した。 当初、GSTはゲートを逐次適用することで推定精度を向上し、ノイズが固定された完全正およびトレース保存(CPTP)マップをシーケンス中の前のゲートの歴史とは無関係に配置する。 この「マルコフアン」の仮定は、しばしば実験的な証拠と矛盾し、非マルコフ力学に繋がる時間的相関ノイズや、文脈依存に繋がる緩やかなドリフトと累積キャリブレーション誤差があるかもしれない。 そこで本研究では,フォノンを介する2量子ゲートを持つイオントラップデバイスについて,この問題に対処する。 高忠実度光シフトゲートの微視的モデリングにより、GSTがコンテキスト依存の主源である運動自由度を捉えるように調整する。 GSTを無効にするのではなく、ゲートセットのパラメトリゼーションにコンテキスト依存を組み込むことで、GSTのサンプリングコストを削減できることを示す。 本研究は, 微視的モデリングを組み込む他のプラットフォームに適用可能な, 文脈認識型GSTの開発に有効であることを示す。

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