論文の概要: Light-Cone Scaling of In-Circuit Noise in Randomized Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.17740v1
• Date: Mon, 20 Jul 2026 09:34:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.575011
• Title: Light-Cone Scaling of In-Circuit Noise in Randomized Measurements
• Title（参考訳）: ランダム化計測における回路内ノイズの光線スケーリング
• Abstract要約: ゲートとリードアウトのエラーは、再構成されたオブザーバブルをバイアスする。 独立な局所的なゆらぎは、パウリの減衰に対する局所的な騒音を減少させる。 ノイズ事象は、測定されたパウリ作用素のハイゼンベルク進化と重なる場合にのみ寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0619425714233985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Randomized measurements provide an efficient way to extract physical properties of an unknown quantum state from limited data. On near-term hardware, gate and readout errors bias the reconstructed observables. Here we develop a microscopic description of this bias for locally scrambled shallow circuits. Independent local twirling reduces local implementation noise to stochastic Pauli damping, and a noise event contributes only when it overlaps the Heisenberg evolution of the measured Pauli operator. This gives an activated path-average formula for the noisy Pauli coefficient. In one-dimensional shallow circuits, the activated noise volume grows linearly with the size of a contiguous observable, leading to an exponential damping ratio. We verify this scaling for two-qubit random Clifford and locally scrambled iSWAP circuits with two-qubit Pauli noise, including spatial fluctuations and temporal drift. The scaling supports a small-string calibration protocol that predicts larger string observables without learning the full noisy measurement channel. Our result relates the noise bias of shallow-shadow protocols directly to operator-evolving dynamics.
• Abstract（参考訳）: ランダム化測定は、限られたデータから未知の量子状態の物理的特性を抽出する効率的な方法を提供する。 短期ハードウェアでは、ゲートとリードアウトの誤差が再構成された可観測物に偏っている。 ここでは、局所的にスクランブルされた浅部回路に対するこのバイアスの顕微鏡的記述を開発する。 独立局所ゆらぎは局所的な実装ノイズを確率的なパウリ減衰に還元し、ノイズイベントは測定されたパウリ作用素のハイゼンベルク進化と重なる場合にのみ寄与する。 これにより、雑音パウリ係数の活性化パス平均式が得られる。 一次元浅層回路では、アクティブノイズ体積は連続観測可能な大きさで線形に増加し、指数減衰比となる。 このスケーリングは、空間的ゆらぎや時間的ドリフトを含む2キュービットのパウリ雑音を持つ2キュービットランダムクリフォードおよび局所スクランブルしたiSWAP回路に対して検証する。 このスケーリングは小さな弦のキャリブレーションプロトコルをサポートしており、完全なノイズ測定チャネルを学習することなくより大きな弦の可観測物を予測する。 本結果は,浅部シャドウプロトコルの雑音バイアスを演算子進化力学に直接関連付ける。

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