論文の概要: In Situ Quantum Analog Pulse Characterization via Structured Signal Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03193v1
- Date: Tue, 02 Dec 2025 19:44:46 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2025-12-04 12:17:39.098298
- Title: In Situ Quantum Analog Pulse Characterization via Structured Signal Processing
- Title（参考訳）: 構造信号処理によるその場量子アナログパルス特性評価
- Authors: Yulong Dong, Christopher Kang, Murphy Yuezhen Niu,
- Abstract要約: 本稿では、量子信号処理フレームワークを拡張してパルス軌跡のその場学習のための特徴付けアルゴリズムを提案する。
QSPと論理レベルのアナログデジタルマッピングのパラダイムを組み合わせることで、時間順プロパゲータのクエリから直接スムーズなパルスを再構成する。
提案手法は,SPAMに対する高い効率と頑健性,および誤差の非偏極化によって高い精度を達成することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.522699320665814
- License:
- Abstract: Analog quantum simulators can directly emulate time-dependent Hamiltonian dynamics, enabling the exploration of diverse physical phenomena such as phase transitions, quench dynamics, and non-equilibrium processes. Realizing accurate analog simulations requires high-fidelity time-dependent pulse control, yet existing calibration schemes are tailored to digital gate characterization and cannot be readily extended to learn continuous pulse trajectories. We present a characterization algorithm for in situ learning of pulse trajectories by extending the Quantum Signal Processing (QSP) framework to analyze time-dependent pulses. By combining QSP with a logical-level analog-digital mapping paradigm, our method reconstructs a smooth pulse directly from queries of the time-ordered propagator, without requiring mid-circuit measurements or additional evolution. Unlike conventional Trotterization-based methods, our approach avoids unscalable performance degradation arising from accumulated local truncation errors as the logical-level segmentation increases. Through rigorous theoretical analysis and extensive numerical simulations, we demonstrate that our method achieves high accuracy with strong efficiency and robustness against SPAM as well as depolarizing errors, providing a lightweight and optimal validation protocol for analog quantum simulators capable of detecting major hardware faults.
- Abstract（参考訳）: アナログ量子シミュレータは時間依存ハミルトン力学を直接エミュレートすることができ、相転移、クエンチ力学、非平衡過程などの様々な物理現象を探索することができる。
正確なアナログシミュレーションを実現するには、高忠実度時間依存パルス制御が必要であるが、既存のキャリブレーション方式はデジタルゲートのキャラクタリゼーションに合わせて調整されており、連続パルス軌跡を学習するためには容易に拡張できない。
本稿では、QSP(Quantum Signal Processing)フレームワークを拡張して、時間依存のパルスを解析することにより、パルス軌跡のその場学習を行うアルゴリズムを提案する。
QSPと論理レベルのアナログデジタルマッピングのパラダイムを組み合わせることで、この手法は、中間回路の測定や追加の進化を必要とせずに、時間順プロパゲータのクエリから直接スムーズなパルスを再構成する。
従来のトロッタライズ法とは異なり, 論理レベルセグメンテーションの増加に伴い, 局所的乱れ誤差の蓄積に起因する不飽和な性能劣化を回避する。
厳密な理論解析と広範囲な数値シミュレーションにより,本手法はSPAMに対して高い効率性と堅牢性を達成し,誤りを除去し,主要なハードウェア故障を検出可能なアナログ量子シミュレータの軽量かつ最適な検証プロトコルを提供する。
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