論文の概要: Learning error suppression strategies for dynamic quantum circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18734v1
- Date: Mon, 20 Apr 2026 18:35:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.424857
- Title: Learning error suppression strategies for dynamic quantum circuits
- Title（参考訳）: 動的量子回路の学習誤差抑制戦略
- Authors: Christopher Tong, Liran Shirizly, Edward H. Chen, Derek S. Wang, Bibek Pokharel,
- Abstract要約: 動的量子回路は、ユニタリ進化を中間回路の測定とフィードフォワードと統合する。
本稿では,回路サブインターバルとqubitサブレジスタのレベルにおいて,動的回路のDDシーケンスを最適化する経験的学習フレームワークを提案する。
量子フーリエ変換の動的回路実装への学習戦略の適用により、最大20量子ビットの連結鎖上の非自明なプロセス忠実性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dynamic quantum circuits integrate unitary evolution with mid-circuit measurement and feedforward, enabling conditional operations essential for efficient quantum algorithms and foundational for fault-tolerant quantum computation. However, such operations introduce measurement-induced errors and control constraints that are not addressed by conventional error-suppression techniques. Here, we introduce an empirical learning framework that optimizes dynamical decoupling (DD) sequences for dynamic circuits at the level of circuit subintervals and qubit subregisters. Applying empirically learned DD sequences, we achieve a three-fold reduction in average dynamic circuit error rates as measured via randomized benchmarking. We apply the learned strategies to the dynamic circuit implementation of the quantum Fourier transform with measurement (QFT+M), demonstrating nontrivial process fidelity on connected chains of up to 20 qubits. Applying the resulting enhancement, we perform a high signal-to-noise QFT immediately following the preparation of a 10-qubit entangled state. Our results demonstrate that empirically optimized DD systematically outperforms theoretically derived sequences for dynamic circuits, establishing it as an efficient approach for error suppression in dynamic quantum circuits, with direct relevance to applications requiring measurement and feedback such as quantum error correction.
- Abstract（参考訳）: 動的量子回路は、ユニタリ進化を中間回路の測定とフィードフォワードと統合し、効率的な量子アルゴリズムに必要な条件演算を可能にし、フォールトトレラント量子計算の基礎となる。
しかし、そのような操作は従来のエラー抑圧手法では対処できない測定誘起誤差や制御制約を導入している。
本稿では,動的回路の動的デカップリング(DD)シーケンスを回路サブインターバルおよびキュービットサブレジスタのレベルで最適化する経験的学習フレームワークを提案する。
実験的に学習したDDシーケンスを適用して、ランダム化ベンチマークによって測定された平均的動的回路誤差率を3倍に削減する。
本研究では,最大20量子ビットの連結鎖上での非自明なプロセス忠実性を示す量子フーリエ変換(QFT+M)の動的回路実装に学習戦略を適用した。
その結果,10kbitの絡み合った状態の直後に高信号対雑音QFTを行うことができた。
実験により、DDは動的回路において理論的に導出されたシーケンスを体系的に上回り、動的量子回路におけるエラー抑制の効率的なアプローチとして確立し、量子誤り補正などの測定やフィードバックを必要とするアプリケーションに直接関連していることを示す。
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