論文の概要: Measurement-based Dynamical Decoupling for Fidelity Preservation on Large-scale Quantum Processors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13532v1
- Date: Mon, 17 Nov 2025 16:05:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.376202
- Title: Measurement-based Dynamical Decoupling for Fidelity Preservation on Large-scale Quantum Processors
- Title（参考訳）: 大規模量子プロセッサ上の忠実度保存のための測定に基づく動的デカップリング
- Authors: Jeongwoo Jae, Changwon Lee, Juzar Thingna, Yeong-Dae Kwon, Daniel K. Park,
- Abstract要約: 動的デカップリング(DD)は、デコヒーレンスを抑制し、量子アルゴリズムの性能を維持するための重要な手法である。
本稿では,ノイズサブシステムの部分的な測定から制御単位ゲートを決定するDDプロトコルを提案する。
局所的なエネルギー緩和と劣化雑音下では、MDDは任意のDDスキームで達成可能な最大エンタングルメント忠実度を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5511705099857007
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dynamical decoupling (DD) is a key technique for suppressing decoherence and preserving the performance of quantum algorithms. We introduce a measurement-based DD (MDD) protocol that determines control unitary gates from partial measurements of noisy subsystems, with measurement overhead scaling linearly with the number of subsystems. We prove that, under local energy relaxation and dephasing noise, MDD achieves the maximum entanglement fidelity attainable by any DD scheme based on bang-bang operations to first order in evolution time. On the IBM Eagle processor, MDD achieved up to a $450$-fold improvement in the success probability of a $14$-qubit quantum Fourier transform, and improved the accuracy of ground-state energy estimation for $N_2$ in the $56$-qubit sample-based quantum diagonalization compared with the standard XX-pulse DD. These results establish MDD as a scalable and effective approach for suppressing decoherence in large-scale quantum algorithms.
- Abstract（参考訳）: 動的デカップリング(DD)は、デコヒーレンスを抑制し、量子アルゴリズムの性能を維持するための重要な手法である。
本稿では,ノイズのあるサブシステムの部分的な測定から制御単位ゲートを決定するMDDプロトコルを提案する。
局所的なエネルギー緩和と劣化雑音下では、MDDはバンバン演算に基づく任意のDDスキームで到達可能な最大エンタングルメント忠実度を進化時間で1次に達成できることを示す。
IBM Eagleプロセッサでは、14ドルキュービットの量子フーリエ変換の成功確率が最大450ドルに向上し、標準のXXパルスDDと比較して566ドルキュービットのサンプルベース量子対角化でN_2$の基底状態エネルギー推定の精度が向上した。
これらの結果は、大規模量子アルゴリズムにおけるデコヒーレンスを抑制するためのスケーラブルで効果的なアプローチとしてMDDを確立している。
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