論文の概要: Non-Clifford Benchmarking via Ensemble Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01180v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 17:11:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 19:56:08.001353
• Title: Non-Clifford Benchmarking via Ensemble Feature Selection
• Title（参考訳）: アンサンブル特徴選択による非クリフォードベンチマーク
• Abstract要約: Involutory multi-qubit gates のプロセス不完全性を高速に推定する Ensemble Feature Selection (EFS) 法を提案する。 この方法は、オフライントレーニングにより、候補プールから実験実行可能な回路測定のコンパクトなセットを選択する。 トレーニングアンサンブルはプロトコルの明示的でチューニング可能なコンポーネントであり、支配的なハードウェアノイズ機構に関する事前知識を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an Ensemble Feature Selection (EFS) method for fast estimation of process infidelity of involutory multi-qubit gates, including non-Clifford targets, for which standard Clifford-based benchmarking does not apply. The method selects a compact set of experimentally executable circuit measurements from a candidate pool through offline training on a physically motivated ensemble of noisy channels, and combines them into a linear estimator with weights learned by ridge regression. The training ensemble is an explicit and tunable component of the protocol, incorporating prior knowledge about dominant hardware noise mechanisms. The estimator is validated on ibm_kingston using two Clifford validation benchmarks structurally related to the transpiled CCZ circuit, against independent Interleaved Randomized Benchmarking (IRB). Both show close EFS-IRB agreement across a wide range of process infidelities, with an estimation precision of approximately 0.01 over a process infidelity range of 0.02-0.2. EFS is subsequently applied directly to CCZ on the same device.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非クリフォードターゲットを含む不揮発性マルチキュービットゲートのプロセス不完全性を高速に推定するEnsemble Feature Selection (EFS)法を提案する。 この方法は、ノイズチャネルの物理的に動機付けられたアンサンブル上でのオフライントレーニングを通じて、候補プールから実験実行可能な回路測定のコンパクトなセットを選択し、それらをリッジ回帰によって学習された重み付き線形推定器に結合する。 トレーニングアンサンブルはプロトコルの明示的でチューニング可能なコンポーネントであり、支配的なハードウェアノイズ機構に関する事前知識を取り入れている。 ibm_kingston上では、独立したInterleaved Randomized Benchmarking (IRB) に対して、2つのClifford Validationベンチマークを用いて、トランスパイルされたCCZ回路と構造的に関連している。 両者とも、プロセスの不完全性の範囲を0.02-0.2で推定する約0.01の精度で、幅広いプロセス不完全性に対してESS-IRBの密接な合意を示す。 EFSはその後、同じデバイス上でCCZに直接適用される。

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