将量子噪声模型拟合到断层扫描数据

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抽象

噪声的存在是目前实现大规模量子计算的主要障碍之一。表征和理解量子硬件中的噪声过程的策略是缓解噪声的关键部分，特别是当完全纠错和容错的开销超出了当前硬件的能力范围时。非马尔可夫效应是一种特别不利的噪声类型，既难以使用标准技术进行分析，也更难以使用纠错进行控制。在这项工作中，我们基于马尔可夫主方程的严格数学理论开发了一套有效的算法，来分析和评估未知的噪声过程。在动力学与马尔可夫进化一致的情况下，我们的算法输出最适合的 Lindbladian，即无记忆量子通道的生成器，它在给定的精度内最接近断层扫描数据。在非马尔可夫动力学的情况下，我们的算法根据各向同性噪声添加返回非马尔可夫性的定量且具有操作意义的度量。我们提供所有算法的 Python 实现，并在使用 Cirq 平台生成的合成噪声断层扫描数据的一系列 1 和 2 量子位示例上对这些算法进行基准测试。数值结果表明，我们的算法成功地提取了最适合测量动态的 Lindbladian 的完整描述，并计算了与分析计算相匹配的非马尔可夫性的准确值。

特色图像：从量子通道的断层扫描数据中提取最适合的 Lindblad 发生器。

►BibTeX数据

@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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