量子ノイズモデルをトモグラフィーデータに当てはめる

量子ノイズモデルをトモグラフィーデータに当てはめる

タイムスタンプ：5年2023月9日24:XNUMX AM
ソースノード： 2994575

抽象

現在、ノイズの存在は、大規模な量子計算の実現に対する主な障害の 1 つです。 特に完全なエラー訂正とフォールトトレランスのオーバーヘッドは現在のハードウェアでは対応できないため、量子ハードウェアのノイズ プロセスを特徴づけて理解する戦略は、ノイズを軽減する上で重要な部分です。 非マルコフ効果は特に好ましくないタイプのノイズであり、標準的な技術を使用して分析するのが難しく、エラー補正を使用して制御するのがより困難です。 この研究では、マルコフのマスター方程式の厳密な数学理論に基づいて、未知のノイズ プロセスを分析および評価するための一連の効率的なアルゴリズムを開発します。 マルコフ進化と一致するダイナミクスの場合、私たちのアルゴリズムは最適なリンドブラディアン、つまり断層撮影データを所定の精度内で最もよく近似するメモリレス量子チャネルの生成器を出力します。 非マルコフダイナミクスの場合、私たちのアルゴリズムは、等方性ノイズの追加に関して定量的で操作上意味のある非マルコフ性の尺度を返します。 すべてのアルゴリズムの Python 実装を提供し、Cirq プラットフォームを使用して生成された、合成されたノイズのある断層撮影データのさまざまな 2 量子ビットおよび XNUMX 量子ビットの例でこれらのベンチマークを実行します。 数値結果は、私たちのアルゴリズムが、測定されたダイナミクスに最適なリンドブラディアンの完全な記述を抽出することと、分析計算に一致する非マルコヴィアン性の正確な値を計算することの両方に成功していることを示しています。

注目の画像: 量子チャネルの断層撮影データから最適なリンドブラッド発生器を抽出する。

人気の要約

量子コンピューターは、材料のシミュレーション、最適化問題、基礎物理学など、特定のタスクを従来のコンピューターよりもはるかに高速に実行できる可能性を提供します。 ただし、量子コンピューターはエラーに非常に敏感です。量子コンピューターのノイズに対処するための措置を講じないと、実行中の計算がエラーによってすぐに埋もれてしまいます。 したがって、量子デバイスのノイズプロセスを特徴づけて理解する方法は非常に重要です。 この論文では、標準的な実験手法に基づいて、量子コンピューティング デバイスのノイズ プロセスを特徴付けるための効率的なアルゴリズムを開発します。 これらのアルゴリズムは、これらの実験の出力を取得し、実験データに最も適合する基礎となる物理プロセスの記述を提供します。 これらの物理プロセスの知識は、エンジニアがデバイスの動作を理解するのに役立ち、デバイスを使用する人々がデバイス内で最も一般的な種類のノイズに耐性のある量子アルゴリズムを設計するのに役立ちます。

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