단층 촬영 데이터에 양자 잡음 모델 피팅

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추상

잡음의 존재는 현재 대규모 양자 계산을 달성하는 데 주요 장애물 중 하나입니다. 양자 하드웨어의 노이즈 프로세스를 특성화하고 이해하는 전략은 이를 완화하는 데 중요한 부분입니다. 특히 전체 오류 수정 및 내결함성의 오버헤드가 현재 하드웨어의 범위를 벗어나기 때문입니다. 비마코비안 효과는 특히 바람직하지 않은 유형의 노이즈로, 표준 기술을 사용하여 분석하기 어렵고 오류 수정을 사용하여 제어하기가 더 어렵습니다. 이 작업에서 우리는 알려지지 않은 노이즈 프로세스를 분석하고 평가하기 위해 Markovian 마스터 방정식의 엄격한 수학적 이론을 기반으로 하는 효율적인 알고리즘 세트를 개발합니다. Markovian 진화와 일치하는 역학의 경우, 우리의 알고리즘은 가장 적합한 Lindbladian, 즉 주어진 정밀도 내에서 단층 데이터를 가장 잘 근사화하는 메모리 없는 양자 채널의 생성기를 출력합니다. 비마코비안 동역학의 경우, 우리의 알고리즘은 등방성 노이즈 추가 측면에서 비마코비안성에 대한 정량적이고 운영상 의미 있는 측정값을 반환합니다. 우리는 모든 알고리즘의 Python 구현을 제공하고 Cirq 플랫폼을 사용하여 생성된 합성 잡음 단층 촬영 데이터의 다양한 1큐비트 및 2큐비트 예제에서 이를 벤치마킹합니다. 수치 결과는 우리의 알고리즘이 측정된 역학에 가장 적합한 Lindbladian에 대한 전체 설명을 추출하고 분석 계산과 일치하는 비마코비안성의 정확한 값을 계산하는 데 모두 성공했음을 보여줍니다.

주요 이미지: 양자 채널의 단층 촬영 데이터에서 가장 적합한 Lindblad 생성기를 추출합니다.

► BibTeX 데이터

@article{Onorati2023fittingquantumnoise, doi = {10.22331/q-2023-12-05-1197}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-12-05-1197}, title = {Fitting quantum noise models to tomography data}, author = {Onorati, Emilio and Kohler, Tamara and Cubitt, Toby S.}, journal = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, publisher = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {7}, pages = {1197}, month = dec, year = {2023} }

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출처: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-12-05-1197/

타임 스탬프 : 2023 년 12 월 5 일

타임 스탬프 : 20년 2022월 XNUMX일

단층촬영 데이터에 양자 잡음 모델 피팅

플라톤에 의해 재발행

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양자 스위치에 적용하여 섹터 제약이 있는 인과 구조

양자 맥락성

하드웨어 친화적인 Hamiltonian 시뮬레이션을 위한 잘 조절된 다중 제품 공식

양자역학의 에너지 밀도

비마코비안 개방형 양자 시스템을 이해하기 위한 환경 사용

투영된 최소제곱 양자 프로세스 단층 촬영

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