論文の概要: Optimal Calibration of Qubit Detuning and Crosstalk
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10661v2
- Date: Wed, 23 Jul 2025 12:20:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-24 14:06:49.687157
- Title: Optimal Calibration of Qubit Detuning and Crosstalk
- Title（参考訳）: ビットデチューニングとクロストークの最適校正法
- Authors: David Shnaiderov, Matan Ben Dov, Yoav Woldiger, Assaf Hamo, Eugene Demler, Emanuele G. Dalla Torre,
- Abstract要約: クロストークは個々のキュービットのデチューンの推定を複雑にする。
我々はフィッシャー情報とクレーマー・ラオ境界を用いたデチューニングとクロストークのパラメータ推定のための最適戦略を導出する。
提案手法により, パラメータ抽出の精度が著しく向上し, キャリブレーション時間を最大50%削減できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Characterizing and calibrating physical qubits is essential for maintaining the performance of quantum processors. A key challenge in this process is the presence of crosstalk that complicates the estimation of individual qubit detunings. In this work, we derive optimal strategies for estimating detuning and crosstalk parameters by optimizing Ramsey interference experiments using Fisher information and the Cramer-Rao bound. We compare several calibration protocols, including measurements of a single quadrature at multiple times and of two quadratures at a single time, for a fixed number of total measurements. Our results predict that the latter approach yields the highest precision and robustness in both cases of isolated and coupled qubits. We validate experimentally our approach using a single NV center as well as superconducting transmons. Our approach enables accurate parameter extraction with significantly fewer measurements, resulting in up to a 50% reduction in calibration time while maintaining estimation accuracy.
- Abstract（参考訳）: 量子プロセッサの性能を維持するためには、物理量子ビットのキャラクタリゼーションと校正が不可欠である。
このプロセスにおける重要な課題は、個々のキュービットのデチューンの推定を複雑にするクロストークの存在である。
本研究では,フィッシャー情報とクレーマー・ラオ境界を用いたラムゼー干渉実験を最適化することにより,変形パラメータとクロストークパラメータを推定するための最適戦略を導出する。
複数のキャリブレーションプロトコルを比較し,複数回に1つの四分数と2つの四分数とを1回に1つの四分数で測定した。
以上の結果から, 分離量子ビットと結合量子ビットの両方の場合において, 後者の手法が最も精度が高く, 頑健性が高いことが示唆された。
1つのNV中心と超伝導トランスモンを用いて,我々のアプローチを実験的に検証した。
提案手法は,パラメータ抽出の精度を著しく低減し,キャリブレーション時間を最大50%削減し,推定精度を維持できる。
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