Charakterisierung und Abschwächung kohärenter Fehler in einem Quantenprozessor mit gefangenen Ionen mithilfe versteckter Inversen

Charakterisierung und Abschwächung kohärenter Fehler in einem Quantenprozessor mit gefangenen Ionen mithilfe versteckter Inversen

Zeitstempel: 15. Mai 2023, 8:55 Uhr

Swarnadeep Majumder1,2, Christopher G. Yale3, Titus D. Morris4, Daniel S. Lobser3, Ashlyn D. Burch3, Matthew NH Chow3,5,6, Melissa C. Revelle3, Susan M. Clark3, und Raphael C. Pooser4

1Duke Quantum Center, Duke University, Durham, NC 27701, USA
2Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, Duke University, Durham, NC 27708 USA
3Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM 87123, USA
4Abteilung für Quanteninformationswissenschaft, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN 37831, USA
5Institut für Physik und Astronomie, University of New Mexico, Albuquerque, NM 87131, USA
6Zentrum für Quanteninformation und -kontrolle, Universität von New Mexico, Albuquerque, NM 87131, USA

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Abstrakt

Quantencomputer-Testumgebungen bieten eine hochpräzise Quantenkontrolle über kleine Sammlungen von Qubits und ermöglichen die Durchführung präziser, wiederholbarer Operationen mit anschließender Messung. Derzeit können diese verrauschten Geräte im mittleren Maßstab eine ausreichende Anzahl sequentieller Operationen vor der Dekohärenz unterstützen, sodass kurzfristige Algorithmen mit annähernder Genauigkeit ausgeführt werden können (wie chemische Genauigkeit für quantenchemische Probleme). Obwohl die Ergebnisse dieser Algorithmen unvollkommen sind, können diese Unvollkommenheiten dazu beitragen, die Entwicklung von Quantencomputer-Testumgebungen voranzutreiben. Demonstrationen dieser Algorithmen in den letzten Jahren, gepaart mit der Vorstellung, dass eine unvollständige Algorithmusleistung durch mehrere dominante Rauschquellen im Quantenprozessor verursacht werden kann, die während der Algorithmusausführung oder in der Nachbearbeitung gemessen und kalibriert werden können, haben dazu geführt Einsatz von Lärmminderung zur Verbesserung typischer Rechenergebnisse. Umgekehrt können Benchmark-Algorithmen in Verbindung mit Lärmminderung dabei helfen, die Art des Lärms zu diagnostizieren, unabhängig davon, ob er systematisch oder rein zufällig ist. Hier skizzieren wir den Einsatz kohärenter Lärmminderungstechniken als Charakterisierungsinstrument in Prüfständen für gefangene Ionen. Wir führen eine Modellanpassung der Lärmdaten durch, um die Lärmquelle auf der Grundlage realistischer, auf die Physik fokussierter Lärmmodelle zu bestimmen und zeigen, dass die systematische Lärmverstärkung in Verbindung mit Fehlerminderungsschemata nützliche Daten für die Ableitung von Lärmmodellen liefert. Um außerdem die Details des Rauschmodells auf niedrigerem Niveau mit der anwendungsspezifischen Leistung kurzfristiger Algorithmen zu verbinden, konstruieren wir experimentell die Verlustlandschaft eines Variationsalgorithmus unter verschiedenen injizierten Rauschquellen in Verbindung mit Fehlerminderungstechniken. Diese Art der Verbindung ermöglicht ein anwendungsorientiertes Hardware-Codesign, bei dem die wichtigsten Rauschquellen in bestimmten Anwendungen, wie etwa der Quantenchemie, zu Verbesserungsschwerpunkten in nachfolgenden Hardware-Generationen werden.

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Ausgewähltes Bild: Phasenraumpopulation (Wahrscheinlichkeit der Messung von $|0rangle$) nach Anwendung von [$H- X(Theta)- Z(Phi)- H^dagger$]$^{100}$ auf $|0rangle$ als Funktion von $Theta, Phi$ für Simulation und Experiment. Verborgene inverse Protokolle können eine genaue und kostengünstige Charakterisierung einzelner Qubits ermöglichen.

Populäre Zusammenfassung

Quantencomputer der NISQ-Ära sind per Definition verrauscht und unvollkommen und erfordern Methoden zur Fehlerminderung, um die Schaltkreisleistung zu verbessern. In diesem Artikel zeigen wir, dass eine Technik namens Hidden Inverses sowohl als Methode zur Fehlerminderung als auch zur Fehlercharakterisierung dienen kann. Verborgene Inverse beruhen auf der Fähigkeit, Schaltkreise mit nicht-nativen zusammengesetzten Gattern zu konstruieren, die selbstadjungiert sind (wie etwa Hadamard oder Controlled-NOT), was bedeutet, dass sie über eine Reihe von Hardware-nativen Gattern oder dieselben nativen Gatter invertiert konstruiert werden können in Zeichen- und Zeitbestellung. Mithilfe eines Quantencomputers mit gefangenen Ionen demonstrieren wir zunächst ein Experiment, bei dem der Hadamard und seine Umkehrung mit eingefügten kleinen Fehlerrotationen abgewechselt werden. Indem wir die Ergebnisse an ein einfaches Modell anpassen, sind wir dann in der Lage, kohärente Fehler im System zu charakterisieren und zu sehen, wie diese Fehler im Laufe der Zeit driften. Anschließend verwenden wir ein kontrolliertes NOT und dessen Umkehrung innerhalb eines Variationsquanten-Eigenlösers. Durch absichtliche Fehlerinjektion zeigen wir, dass Schaltkreise, die über versteckte inverse Protokolle aufgebaut sind, eine andere Fehlerminderungstechnik, das randomisierte Kompilieren, übertreffen. Wir untersuchen außerdem die Fehlerminderung in diesem System durch die Fermiondichte-Matrizenreinigung, eine Nachbearbeitungsmethode. Durch diese Untersuchung stellen wir fest, dass die Verwendung derselben Technik, nämlich versteckter Inversen, sowohl zur Charakterisierung von Fehlerquellen auf der Hardware als auch zur anschließenden Abschwächung mit demselben Ansatz ein leistungsstarkes Werkzeug für Quantencomputer der NISQ-Ära ist.

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Zitiert von

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