Adattamento dei modelli di rumore quantistico ai dati tomografici

Adattamento dei modelli di rumore quantistico ai dati tomografici

Timestamp: 5 dicembre 2023 9:24
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Astratto

La presenza di rumore è attualmente uno dei principali ostacoli al raggiungimento del calcolo quantistico su larga scala. Le strategie per caratterizzare e comprendere i processi di rumore nell’hardware quantistico sono una parte fondamentale per mitigarlo, soprattutto perché il sovraccarico della correzione completa degli errori e della tolleranza agli errori è oltre la portata dell’hardware attuale. Gli effetti non markoviani sono un tipo di rumore particolarmente sfavorevole, poiché sono più difficili da analizzare utilizzando tecniche standard e più difficili da controllare utilizzando la correzione degli errori. In questo lavoro sviluppiamo una serie di algoritmi efficienti, basati sulla rigorosa teoria matematica delle equazioni principali markoviane, per analizzare e valutare processi di rumore sconosciuti. Nel caso di dinamiche coerenti con l'evoluzione markoviana, il nostro algoritmo produce il Lindbladiano più adatto, ovvero il generatore di un canale quantistico senza memoria che meglio approssima i dati tomografici entro la precisione data. Nel caso di dinamiche non markoviane, il nostro algoritmo restituisce una misura quantitativa e operativamente significativa della non markoviana in termini di aggiunta di rumore isotropico. Forniamo un'implementazione Python di tutti i nostri algoritmi e li confrontiamo con una serie di esempi da 1 e 2 qubit di dati di tomografia rumorosa sintetizzati, generati utilizzando la piattaforma Cirq. I risultati numerici mostrano che i nostri algoritmi riescono sia ad estrarre una descrizione completa del Lindbladiano che meglio si adatta alle dinamiche misurate, sia a calcolare valori accurati di non-Markovianità che corrispondono ai calcoli analitici.

Immagine in primo piano: estrazione del generatore Lindblad più adatto dai dati tomografici di un canale quantistico.

Riepilogo popolare

I computer quantistici offrono la possibilità di svolgere determinati compiti molto più velocemente rispetto ai loro omologhi classici, come la simulazione di materiali, problemi di ottimizzazione e fisica fondamentale. Tuttavia, i computer quantistici sono molto suscettibili agli errori: se non vengono adottate misure per gestire il rumore nei dispositivi di calcolo quantistico, gli errori inghiottiranno rapidamente il calcolo eseguito. I metodi per caratterizzare e comprendere i processi di rumore nei dispositivi quantistici sono quindi cruciali. In questo articolo sviluppiamo algoritmi efficienti per caratterizzare i processi di rumore nei dispositivi di calcolo quantistico, basati su tecniche sperimentali standard. Questi algoritmi prendono l'output di questi esperimenti e forniscono una descrizione del processo fisico sottostante che meglio si adatta ai dati sperimentali. La conoscenza di questi processi fisici può aiutare gli ingegneri a comprendere il comportamento dei loro dispositivi e aiutare le persone che li utilizzano a progettare algoritmi quantistici resistenti ai tipi di rumore prevalenti nel dispositivo.

► dati BibTeX

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