論文の概要: Characterization of Unlearnable Noise with Mid-Circuit-Measurement-Based Cycle Benchmarking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.29638v2
- Date: Tue, 30 Jun 2026 13:12:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-01 13:50:27.724655
- Title: Characterization of Unlearnable Noise with Mid-Circuit-Measurement-Based Cycle Benchmarking
- Title（参考訳）: 中間回路計測に基づくサイクルベンチマークによる非定常騒音のキャラクタリゼーション
- Abstract要約: 本稿では,パウリの忠実度と非マルコフ雑音を,繰り返し測定と古典的後処理によって学習可能にするフレームワークを提案する。
従来は学習不可能な雑音成分を特徴付けることが可能であることを数値的に示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28144129864580447
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Noise characterization of multi-qubit entangling Clifford operations is a key practical bottleneck for quantum error mitigation and for the calibration, validation, and optimization of quantum error-correction protocols, especially in the presence of state preparation and measurement (SPAM) errors. Although cycle benchmarking can isolate some Pauli error components, it cannot resolve the problem of coupled error parameters, which leads to unlearnable degrees of freedom even in simple noisy gates, not to mention general $n$-qubit Clifford gates. Here we introduce mid-circuit-measurement-based generalized cycle benchmarking, a framework that makes otherwise unidentifiable Pauli fidelities and non-Markovian noise learnable via repeated measurements and classical post-processing. Applying the deferred feed-forward principle to generalized cycle benchmarking, we show that an insertion of mid-circuit measurements can reverse Pauli cycles induced by a general Clifford gate. This fact enables us to reveal a Pauli-noise learnability condition for Clifford gates. Assuming sufficient state preparation quality, we numerically demonstrate the feasibility of characterizing the previously unlearnable noise components. We implement the protocol on superconducting quantum processing units and validate its effectiveness in disambiguating the coupled noise components, benchmarked against conventional tomography. Finally, we observe consistent measurement-induced bit-flip bias and non-Markovian correlations, which define a range of applicability for the Pauli noise model and the proposed noise-characterization protocol.
- Abstract（参考訳）: 多重量子ビットエンタングリングクリフォード演算のノイズ特性は、量子エラー軽減および量子エラー訂正プロトコルの校正、検証、最適化、特に状態準備と測定(SPAM)エラーの存在下での実用的なボトルネックである。
サイクルベンチマークは、いくつかのパウリ誤差成分を分離することができるが、結合誤差パラメータの問題を解くことはできない。
ここでは、繰り返し測定と古典的後処理により、不特定なパウリの忠実度と非マルコフノイズを学習可能なフレームワークである、中間回路計測に基づく一般化サイクルベンチマークを紹介する。
遅延フィードフォワード原理を一般化サイクルベンチマークに適用することにより、中間回路の測定を挿入することで、一般的なクリフォードゲートによって誘導されるパウリサイクルを逆転させることができることを示す。
この事実により、クリフォードゲートに対するパウリノイズ学習性条件を明らかにすることができる。
十分な状態生成品質を仮定し, 従来未学習の雑音成分を特徴付けることが可能であることを数値的に示す。
超伝導量子処理ユニット上でのプロトコルを実装し,従来のトモグラフィとベンチマークした結合雑音成分の曖昧化の有効性を検証した。
最後に、パウリ雑音モデルと提案した雑音特性プロトコルに対する適用範囲を定義する、一貫した測定誘起ビットフリップバイアスと非マルコフ相関を観察する。
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