論文の概要: Topology-Aware Block Coordinate Descent for Qubit Frequency Calibration of Superconducting Quantum Processors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10203v1
- Date: Thu, 15 Jan 2026 09:09:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.071596
- Title: Topology-Aware Block Coordinate Descent for Qubit Frequency Calibration of Superconducting Quantum Processors
- Title（参考訳）: 超伝導量子プロセッサのビット周波数校正のためのトポロジーを考慮したブロック座標
- Authors: Zheng Zhao, Weifeng Zhuang, Yanwu Gu, Peng Qian, Xiao Xiao, Dong E. Liu,
- Abstract要約: プリエグゼクティオン校正は、量子プロセッサを操作する上で大きなボトルネックとなる。
Snake SequenceはBlock Coordinate Descent(BCD)と等価であることを示す。
これらの結果は、NISQ-eraプロセッサ上での周波数キャリブレーションのためのスケーラブルで実装可能なワークフローを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.256953420444077
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pre-execution calibration is a major bottleneck for operating superconducting quantum processors, and qubit frequency allocation is especially challenging due to crosstalk-coupled objectives. We establish that the widely-used Snake optimizer is mathematically equivalent to Block Coordinate Descent (BCD), providing a rigorous theoretical foundation for this calibration strategy. Building on this formalization, we present a topology-aware block ordering obtained by casting order selection as a Sequence-Dependent Traveling Salesman Problem (SD-TSP) and solving it efficiently with a nearest-neighbor heuristic. The SD-TSP cost reflects how a given block choice expands the reduced-circuit footprint required to evaluate the block-local objective, enabling orders that minimize per-epoch evaluation time. Under local crosstalk/bounded-degree assumptions, the method achieves linear complexity in qubit count per epoch, while retaining calibration quality. We formalize the calibration objective, clarify when reduced experiments are equivalent or approximate to the full objective, and analyze convergence of the resulting inexact BCD with noisy measurements. Simulations on multi-qubit models show that the proposed BCD-NNA ordering attains the same optimization accuracy at markedly lower runtime than graph-based heuristics (BFS, DFS) and random orders, and is robust to measurement noise and tolerant to moderate non-local crosstalk. These results provide a scalable, implementation-ready workflow for frequency calibration on NISQ-era processors.
- Abstract（参考訳）: プリエグゼクティオン校正は超伝導量子プロセッサの動作における主要なボトルネックであり、クロストーク結合された目的のために量子ビットの周波数割り当ては特に困難である。
我々は、広く使われているSnakeオプティマイザがBlock Coordinate Descent (BCD)と数学的に等価であることを確立し、このキャリブレーション戦略の厳密な理論的基盤を提供する。
この形式化に基づいて, 順序依存トラベリングセールスマン問題 (SD-TSP) として順序選択をキャストし, 最寄りのヒューリスティックで効率的に解いたトポロジ対応ブロック順序付けを提案する。
SD-TSPコストは、あるブロック選択がブロック局所的な目的を評価するのに必要な回路フットプリントを拡大する方法を反映し、エポックな評価時間あたりの注文を最小化する。
局所的クロストーク/有界度仮定の下では、キャリブレーションの品質を維持しながら、エポック当たりのキュービット数において線形複雑性を実現する。
キャリブレーションの目的を定式化し, 減量実験が全目的と等価か近似かを明らかにし, ノイズ測定による不正確なBCDの収束度を解析した。
マルチキュービットモデルのシミュレーションにより,提案したBCD-NNAオーダは,グラフベースヒューリスティックス (BFS, DFS) やランダムオーダと著しく低い実行時間で同じ最適化精度を達成し,低域のクロストークに耐性を持つことを示す。
これらの結果は、NISQ-eraプロセッサ上での周波数キャリブレーションのためのスケーラブルで実装可能なワークフローを提供する。
関連論文リスト
- Continual Quantum Architecture Search with Tensor-Train Encoding: Theory and Applications to Signal Processing [68.35481158940401]
CL-QASは連続的な量子アーキテクチャ検索フレームワークである。
振幅のエンコードと変分量子回路の忘れを犠牲にすることの課題を緩和する。
制御可能なロバスト性表現性、サンプル効率の一般化、およびバレンプラトーを使わずに滑らかな収束を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-10T02:36:03Z) - TRAM: A Transverse Relaxation Time-Aware Qubit Mapping Algorithm for NISQ Devices [4.069193337175605]
我々は、コヒーレンス誘導コンパイルフレームワークであるTRAM(Transverse Relaxation Time-Aware Qubit Mapping)を提案する。
TRAMは、キャリブレーションインフォームドコミュニティ検出を統合して、ノイズ耐性量子ビット分割を構築する。
SABREを3.59%上回り、ゲート数を11.49%減らし、回路深さを12.28%短縮する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-20T05:11:36Z) - Modular Quantum Amplitude Estimation: A Scalable and Adaptive Framework [0.0]
本稿では,AWQAE(Adaptive Windowed Quantum Amplitude Estimation)フレームワークを紹介する。
これはモジュラーでスケーラブルで適応的なアプローチであり、単一の回路に必要な物理量子ビットの数から推定精度を分離する。
AWQAEは、リソース制約のある量子ハードウェア上で高精度QAEを実行するための強力で柔軟なソリューションを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-07T19:19:11Z) - Efficient Qubit Calibration by Binary-Search Hamiltonian Tracking [18.54622697112264]
我々は、共振駆動キュービットの周波数を調整するためのリアルタイムプロトコルを提案、実験的に実装する。
フラックス可変トランスモン量子ビットを安定化することにより,コヒーレンスとゲートの忠実度を向上させるアルゴリズムの有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-09T17:18:38Z) - QuTracer: Mitigating Quantum Gate and Measurement Errors by Tracing Subsets of Qubits [8.54896613102673]
量子誤差緩和は、現在のノイズの中規模量子(NISQ)時代に重要な役割を果たす。
キュービットのサブセットにおけるゲートと測定誤差を緩和するフレームワークQuTracerを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-30T17:06:04Z) - Fault-tolerant quantum architectures based on erasure qubits [49.227671756557946]
我々は、支配的なノイズを既知の場所での消去に効率よく変換することで、消去量子ビットの考え方を利用する。
消去量子ビットと最近導入されたFloquet符号に基づくQECスキームの提案と最適化を行う。
以上の結果から, 消去量子ビットに基づくQECスキームは, より複雑であるにもかかわらず, 標準手法よりも著しく優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-21T17:40:18Z) - Mitigating crosstalk errors by randomized compiling: Simulation of the
BCS model on a superconducting quantum computer [41.94295877935867]
CNOT2量子ゲートを起点とするクロストークエラーは、多くの量子コンピューティングプラットフォームにおけるエラーの重要な原因である。
隣接するキュービットの特別な処理を含むランダム化コンパイルプロトコルを拡張し,適用する。
隣り合う量子ビットのツイリングは、新しい量子ビットや回路を追加することなく、ノイズ推定プロトコルを劇的に改善することを示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-03T18:00:02Z) - Green, Quantized Federated Learning over Wireless Networks: An
Energy-Efficient Design [68.86220939532373]
有限精度レベルは、固定精度フォーマットで重みとアクティベーションを定量化する量子ニューラルネットワーク(QNN)を使用して取得される。
提案するFLフレームワークは,ベースラインFLアルゴリズムと比較して,収束までのエネルギー消費量を最大70%削減することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-19T16:37:24Z) - Fast Quantum Calibration using Bayesian Optimization with State
Parameter Estimator for Non-Markovian Environment [11.710177724383954]
弱測定とベイズ最適化を利用してゲート設計のための最適制御パルスを求める,量子状態のリアルタイム最適推定器を提案する。
以上の結果から,キャリブレーション過程が著しく低下し,高いゲート忠実度が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-25T17:31:15Z) - AQD: Towards Accurate Fully-Quantized Object Detection [94.06347866374927]
本稿では,浮動小数点演算を除去するために,AQDと呼ばれる高精度な量子化オブジェクト検出ソリューションを提案する。
我々のAQDは、非常に低ビットのスキームの下での完全精度と比較して、同等またはそれ以上の性能を実現しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-14T09:07:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。