論文の概要: Demonstrating and Benchmarking Classical Shadows for Lindblad Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14694v1
- Date: Mon, 16 Feb 2026 12:29:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.400414
- Title: Demonstrating and Benchmarking Classical Shadows for Lindblad Tomography
- Title（参考訳）: Lindblad Tomography における古典的影の実証とベンチマーク
- Authors: Rune Thinggaard Birke, Johann Bock Severin, Malthe A. Marciniak, Emil Hogedal, Andreas Nylander, Irshad Ahmad, Amr Osman, Janka Biznárová, Marcus Rommel, Anita Fadavi Roudsari, Jonas Bylander, Giovanna Tancredi, Daniel Stilck França, Albert Werner, Christopher W. Warren, Jacob Hastrup, Svend Krøjer, Morten Kjaergaard,
- Abstract要約: 本稿では,超伝導トランスモンプロセッサにおけるランダム化(シャドウ)測定がリンドブラッドトモグラフィーを加速させることを実験的に評価し,実証した。
我々はまず、完全なトモグラフィーデータセットを用いてリンドブラッドパラメータを推定するリンドブラッドトモグラフィーを実装し、それをベースラインとしてシャドウトモグラフィーアプローチのベンチマークを行う。
1ビットと3ビットのサブシステム上でプロトコルを実装することにより、プロセッサにおけるこれらの仮定を実験的に検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1150856581773234
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spurious couplings and decoherence degrade the performance of solid-state quantum processors, demanding careful design, calibration, and mitigation protocols. These strategies often rely on characterization of the idling processor, but tomographic recovery of (time-independent) Lindblad dynamics scales exponentially with qubit count. Here, we experimentally benchmark and demonstrate that randomized ("shadow") measurements accelerate Lindblad tomography on a superconducting transmon processor. We first implement extensible Lindblad tomography, which estimates Lindblad parameters using a complete tomographic dataset, and use it as a baseline to benchmark a shadow tomography approach, shadow Lindblad tomography. The shadow approach recycles randomized configurations to estimate the same Lindblad parameters using far fewer resources under physically motivated locality assumptions. We experimentally verify these assumptions in our processor by implementing the protocols on one- and three-qubit subsystems; here, shadow Lindblad tomography reproduces extensible Lindblad tomography within uncertainties while using exponentially fewer configurations. Leveraging this efficiency, we apply shadow Lindblad tomography to the full five-qubit processor and recover all single qubit dissipation and two-qubit coupling parameters in 9 hours of acquisition time compared to an estimated 58 hours for extensible Lindblad tomography. Additionally, our shadow implementation is compatible with conventional Gaussian error propagation, avoiding the use of median-of-means estimators. Together, these results demonstrate how randomized shadow tomography protocols can be practically implemented to learn quantum processor dynamics at an increasing qubit count.
- Abstract（参考訳）: 疎結合とデコヒーレンスは固体量子プロセッサの性能を低下させ、慎重に設計、キャリブレーション、緩和プロトコルを必要とする。
これらの戦略は、しばしばアイドリングプロセッサの特性に頼っているが、(時間に依存しない)リンドブラッド力学のトモグラフィー回復は、キュービット数とともに指数関数的にスケールする。
本稿では,超伝導トランスモンプロセッサにおけるランダム化(シャドウ)測定がリンドブラッドトモグラフィーを加速させることを実験的に評価し,実証した。
我々はまず,完全なトモグラフィーデータセットを用いてリンドブラッドパラメータを推定する拡張可能なリンドブラッドトモグラフィーを実装し,それをベースラインとして,シャドウトモグラフィーアプローチ,シャドウリンドブラッドトモグラフィーのベンチマークを行う。
シャドーアプローチはランダム化された構成をリサイクルし、物理的に動機付けられた局所性仮定の下で、はるかに少ないリソースを用いて同じリンドブラッドパラメータを推定する。
本稿では,1ビットと3ビットのサブシステム上でのプロトコルを実装することで,これらの仮定を実験的に検証する。
この効率を生かして、全5量子ビットプロセッサにシャドウリンドブラッドトモグラフィーを適用し、拡張可能なリンドブラッドトモグラフィーでは推定58時間に対して、取得時間9時間で1量子ビットの散逸と2ビットのカップリングパラメータを回復する。
シャドー実装は従来のガウス誤差伝播と互換性があり、平均値推定器の使用を避けることができる。
これらの結果から、量子プロセッサの量子力学を量子ビット数の増加で学習するために、ランダム化シャドウトモグラフィープロトコルを実際に実装する方法が示されている。
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