論文の概要: Scalable linearized gate set tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11158v1
• Date: Mon, 11 May 2026 19:06:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.376758
• Title: Scalable linearized gate set tomography
• Title（参考訳）: 拡張性線形化ゲートセットトモグラフィ
• Abstract要約: 線形化ゲートセットトモグラフィーはスパース誤差モデル、効率的なデータフィッティングを可能にする線形近似、浅い回路からのデータに依存している。 我々は,コヒーレントなクロストークを含むコヒーレントな誤差を持つ10ビット系のシミュレーションを用いて,本手法の精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.954453462818087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Characterizing errors on many-qubit quantum computers remains a key challenge to understanding and improving the performance of these devices. Current characterization methods either don't scale beyond a few qubits, or make simplifying assumptions (such as assuming stochastic Pauli error) that obscure the underlying physical error mechanisms. In this work, we present a scalable extension to gate set tomography-linearized gate set tomography-that enables characterization of many-qubit systems. Linearized gate set tomography relies on sparse error models, a linear approximation to enable efficient data fitting, and data from shallow circuits-so that the systematic error in the linear approximation is small. We demonstrate the accuracy of our technique using simulations of a ten-qubit system with coherent and stochastic errors, including coherent crosstalk, and we demonstrate that it is robust in presence of additional errors that are not included within the sparse error model ansatz.
• Abstract（参考訳）: 多くの量子コンピュータ上でエラーを特徴づけることは、これらのデバイスの性能を理解し改善する上で重要な課題である。 現在のキャラクタリゼーション法は、数量子ビットを超えてスケールしないか、または基礎となる物理的エラー機構を曖昧にする仮定(確率的パウリ誤差を仮定するなど)を単純化する。 本研究では,多ビット系のキャラクタリゼーションを実現するために,ゲートセットトモグラフィーを線形化したゲートセットトモグラフィーのスケーラブルな拡張を提案する。 線形化ゲートセットトモグラフィーはスパース誤差モデル、効率的なデータフィッティングを可能にする線形近似、浅い回路からのデータを頼りにしており、線形近似の体系的誤差は小さい。 我々は,コヒーレントなクロストークを含むコヒーレントな確率的誤差を持つ10量子ビット系のシミュレーションを用いて,本手法の精度を実証し,スパース誤差モデルアンサッツに含まれない追加誤差の存在下では堅牢であることを示す。

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