Auf dem Weg zu einem allgemeinen Rahmen für randomisiertes Benchmarking unter Einbeziehung von Nicht-Markov-Rauschen

Quellknoten: 1765546

Pedro Figueroa-Romero1, Kavan Modi2,3, und Min-Hsiu Hsieh1

1Hon Hai Quantum Computing Research Center, Taipei, Taiwan
2Fakultät für Physik und Astronomie, Monash University, Clayton, VIC 3800, Australien
3Zentrum für Quantentechnologie, Transport for New South Wales, Sydney, NSW 2000, Australien

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Abstrakt

Der schnelle Fortschritt in der Entwicklung von Quantengeräten ist zu einem großen Teil auf die Verfügbarkeit einer breiten Palette von Charakterisierungstechniken zurückzuführen, mit denen sie untersucht, getestet und angepasst werden können. Nichtsdestotrotz verwenden diese Methoden häufig Näherungen, die unter ziemlich vereinfachten Umständen gelten. Insbesondere die Annahme, dass Fehlermechanismen zeitlich konstant bleiben und keine Abhängigkeit von der Vergangenheit haben, ist etwas, das unmöglich sein wird, wenn Quantenprozessoren in Tiefe und Größe weiter skalieren. Wir erstellen einen theoretischen Rahmen für das randomisierte Benchmarking-Protokoll, das zeitlich korreliertes, sogenanntes nicht-Markovsches Rauschen auf Gate-Ebene für jeden Gate-Satz umfasst, der zu einer breiten Klasse endlicher Gruppen gehört. Wir erhalten einen allgemeinen Ausdruck für die durchschnittliche Sequenztreue (ASF) und schlagen einen Weg vor, um durchschnittliche Gattertreuen vollständiger nicht-Markovscher Rauschprozesse zu erhalten. Außerdem erhalten wir Bedingungen, die erfüllt sind, wenn eine ASF authentische nicht-Markovsche Abweichungen aufweist. Schließlich zeigen wir, dass, obwohl die Gate-Abhängigkeit sich nicht in einen Störungsterm innerhalb der ASF übersetzt, wie im Markov-Fall, die Nicht-Markov-Sequenztreue dennoch unter kleinen Gate-abhängigen Störungen stabil bleibt.

► BibTeX-Daten

Zitiert von

[1] J. Helsen, M. Ioannou, J. Kitzinger, E. Onorati, AH Werner, J. Eisert und I. Roth, „Estimating gate set properties from random sequences“, arXiv: 2110.13178.

[2] Shih-Xian Yang, Pedro Figueroa-Romero und Min-Hsiu Hsieh, „Machine Learning of Average Non-Markovianity from Randomized Benchmarking“, arXiv: 2207.01542.

[3] Philip Taranto und Simon Milz, „Hidden Quantum Memory: Is Memory There When Somebody Looks?“, arXiv: 2204.08298.

Die obigen Zitate stammen von SAO / NASA ADS (Zuletzt erfolgreich aktualisiert am 2022, 12:02:00 Uhr). Die Liste ist möglicherweise unvollständig, da nicht alle Verlage geeignete und vollständige Zitationsdaten bereitstellen.

Konnte nicht abrufen Crossref zitiert von Daten während des letzten Versuchs 2022-12-02 00:45:37: Von Crossref konnten keine zitierten Daten für 10.22331 / q-2022-12-01-868 abgerufen werden. Dies ist normal, wenn der DOI kürzlich registriert wurde.

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