論文の概要: Every Benchmark All at Once

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18453v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 09:26:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.237549
• Title: Every Benchmark All at Once
• Title（参考訳）: ベンチマークはすべて一度に
• Authors: Ana Silva, Eliska Greplova,
• Abstract要約: ゲートセットシャドウトモグラフィーの現代言語における最も一般的なランダム化ベンチマーク手法を5つ再構成する。 我々の研究は、量子デバイスの包括的で信頼性があり、便利なベンチマークのための明確な道を提供する。
• 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: As quantum technology matures, the efficient benchmarking of quantum devices remains a key challenge. Although sample-efficient, information-theoretic benchmarking techniques have recently been proposed, there is still a gap in adapting these techniques to contemporary experiments. In this work, we re-formulate five of the most common randomized benchmarking techniques in the modern language of the gate-set shadow tomography. This reformulation brings along several concrete advantages over conventional formulations of randomized benchmarking. For standard and interleaved randomized benchmarking, we can reduce the required gate-set size and, using median-of-means estimators, also reduce the required experimental sample size. For simultaneous and correlated randomized benchmarking, we can additionally reconstruct the Pauli-terms of correlated noise channels using additional post-processing of only a single experimental dataset. We also present a minimal approach to extract leakage errors. Our work provides a clear avenue for comprehensive, reliable, and convenient benchmarking of quantum devices, with all methods formulated under a single umbrella technique that can be easily adapted to a range of experimental quantities and gate sets.
• Abstract（参考訳）: 量子技術が成熟するにつれて、量子デバイスの効率的なベンチマークは依然として重要な課題である。 近年, サンプル効率, 情報理論ベンチマーク技術が提案されているが, これらの手法を現代の実験に適用する上ではまだギャップがある。 本研究では,ゲートセットシャドウトモグラフィーの現代言語において,最も一般的なランダム化ベンチマーク手法を5つ再構成する。 この改定は、従来のランダム化ベンチマークの定式化よりもいくつかの具体的な利点をもたらす。 標準およびインターリーブのランダム化ベンチマークでは、必要なゲートセットサイズを削減でき、中央値平均推定器を使用することで、必要な実験サンプルサイズを削減できる。 同時および相関したランダム化ベンチマークでは,1つの実験データセットのみの追加処理を用いて相関ノイズチャネルのパウリ項を再構築することができる。 また,リークエラーを抽出するための最小限の手法を提案する。 我々の研究は、量子デバイスの包括的で信頼性が高く、便利なベンチマークを行うための明確な道を提供する。

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