論文の概要: Blind-spots of Randomized Benchmarking Under Temporal Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13051v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 00:15:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.451386
• Title: Blind-spots of Randomized Benchmarking Under Temporal Correlations
• Title（参考訳）: 時間相関によるランダム化ベンチマークの盲点
• Authors: Varun Srivastava, Abhinash Kumar Roy, Soumik Mahanti, Jasleen Kaur, Salini Karuvade, Alexei Gilchrist,
• Abstract要約: 我々は,時間的相関(非マルコフ雑音)の存在下での平均シーケンス忠実度(ASF)の分析式を導出した。 このような雑音下で、ASFが意味のあるベンチマークパラメータを抽出するためにどのように解釈できるかを示す。 時間的相関が最悪のケースエラーを抑制する可能性を示し、時間的相関が必ずしもゲート性能に有害な影響を及ぼさないことを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0524609401792397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Randomized benchmarking (RB) is a widely adopted protocol for estimating the average gate fidelity in quantum hardware. However, its standard formulation relies on the assumption of temporally uncorrelated noise, an assumption often violated in current devices. In this work, we derive analytic expressions for the average sequence fidelity (ASF) in the presence of temporally correlated (non-Markovian) noise with classical memory, including cases where such correlations originate from interactions with a quantum environment. We show how the ASF can be interpreted to extract meaningful benchmarking parameters under such noise and identify classes of interaction Hamiltonians that render temporal correlations completely invisible to RB. We further provide operational criteria for witnessing temporal correlations due to quantum memory through RB experiments. Importantly, while classical correlations may remain undetectable in the ASF data, they can nonetheless significantly affect worst-case errors quantified by the diamond norm, a metric central to fault tolerant quantum computing. In particular, we demonstrate that temporal correlations may suppress worst-case errors highlighting that temporal correlations may not always have detrimental effects on gate performance.
• Abstract（参考訳）: ランダム化ベンチマーク(Randomized benchmarking、RB)は、量子ハードウェアにおける平均ゲート忠実度を推定するための広く採用されているプロトコルである。 しかし、その標準的な定式化は時間的に非相関なノイズの仮定に依存しており、この仮定は現在の装置でしばしば破られる。 本研究では,時間的相関(非マルコフ雑音)と古典記憶の存在下での平均シーケンス忠実度(ASF)の解析式を導出する。 このようなノイズの下で、ASFが意味のあるベンチマークパラメータを抽出し、時間的相関をRBに完全に見えなくする相互作用のクラスを特定する方法を示す。 さらに、RB実験を通じて、量子メモリによる時間的相関を観測するための運用基準を提供する。 重要なことは、古典的相関はASFデータでは検出できないかもしれないが、にもかかわらず、フォールトトレラント量子コンピューティングの中心となるダイヤモンドノルムによって量子化された最悪のケースエラーに顕著に影響を及ぼす可能性がある。 特に,時間的相関が最悪のケースエラーを抑制する可能性を示し,時間的相関が必ずしもゲート性能に有害な影響を与えないことを示した。

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