論文の概要: Lifting Multiplicity in Randomized Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.03586v1
• Date: Fri, 02 Oct 2026 16:55:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.495366
• Title: Lifting Multiplicity in Randomized Benchmarking
• Title（参考訳）: ランダムなベンチマークにおけるリフティング多重性
• Abstract要約: 多重度問題に対する新しい本質的な解を提示し、多指数崩壊に適合する必要性を完全に排除する。 提案手法は,文字と合成ランダム化ベンチマークの両方の重要な要素を一般化する。 本手法は, 実験トラップイオン系に関連する2量子ゲートの忠実度を効率よく, 確実に推定できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Randomized benchmarking comprises a suite of standard techniques for assessing the operational fidelity of quantum processors. These techniques can be reliably applied to groups with process matrix representations that are free of multiplicity. However, many groups that are naturally formed from native gates do have multiplicity, and it is difficult to draw robust conclusions from the resulting data. In this work, we present a new and intrinsic solution to the problem of multiplicity that completely eliminates the need to fit multi-exponential decays while still remaining robust to errors in state preparation and measurement. Our procedure, which we call lifted randomized benchmarking, generalizes key elements of both character and synthetic randomized benchmarking to benchmark a target group of quantum gates with respect to an enlarged group. We illustrate in numerical examples that our method can efficiently and reliably estimate the fidelity of two-qubit gates relevant to experimental trapped-ion systems. These techniques may find applications beyond randomized benchmarking to quantum tomography and learning, as well as the characterization of error-correcting codes.
• Abstract（参考訳）: ランダム化ベンチマーク(Randomized benchmarking)は、量子プロセッサの動作精度を評価するための一連の標準技術である。 これらの手法は、多重性のないプロセス行列表現を持つ群に確実に適用することができる。 しかし、ネイティブゲートから自然に形成される多くの群は多重性を持ち、結果として得られるデータからロバストな結論を引き出すのは難しい。 本研究では,多変量性問題に対する新しい本質的解法を提案する。これは,状態準備と測定における誤差に頑健でありながら,多変量崩壊に適合する必要性を完全に排除するものである。 提案手法では,文字と合成ランダム化ベンチマークの両方の重要な要素を一般化し,拡張されたグループに対して量子ゲートのターゲット群をベンチマークする。 本手法は, 実験トラップイオン系に関連する2量子ゲートの忠実度を効率よく, 確実に推定できることを示す。 これらの技術は、ランダム化されたベンチマークから量子トモグラフィーや学習まで、またエラー訂正符号のキャラクタリゼーションまで、応用を見出すことができる。

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