Caratterizzazione e mitigazione degli errori coerenti in un processore quantistico di ioni intrappolati utilizzando inversi nascosti

Caratterizzazione e mitigazione degli errori coerenti in un processore quantistico di ioni intrappolati utilizzando inversi nascosti

Timestamp: 15 maggio 2023 8:55

Swarnadeep Majumder1,2, Christopher G. Yale3, Tito D. Morris4, Daniel S. Lobser3, Ashlyn D. Burch3, Matthew NH Chow3,5,6, Melissa C. Revelle3, Susan M.Clark3e Raphael C. Pooser4

1Duke Quantum Center, Duke University, Durham, NC 27701, Stati Uniti
2Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica, Duke University, Durham, NC 27708 USA
3Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM 87123, Stati Uniti
4Sezione di scienza dell'informazione quantistica, Laboratorio nazionale di Oak Ridge, Oak Ridge, TN 37831, USA
5Dipartimento di Fisica e Astronomia, Università del New Mexico, Albuquerque, NM 87131, USA
6Center for Quantum Information and Control, Università del New Mexico, Albuquerque, NM 87131, USA

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Astratto

I banchi di prova del calcolo quantistico mostrano un controllo quantistico ad alta fedeltà su piccole raccolte di qubit, consentendo l’esecuzione di operazioni precise e ripetibili seguite da misurazioni. Attualmente, questi dispositivi rumorosi su scala intermedia possono supportare un numero sufficiente di operazioni sequenziali prima della decoerenza in modo tale che gli algoritmi a breve termine possano essere eseguiti con precisione prossima (come l'accuratezza chimica per i problemi di chimica quantistica). Sebbene i risultati di questi algoritmi siano imperfetti, queste imperfezioni possono aiutare ad avviare lo sviluppo del banco di prova dei computer quantistici. Le dimostrazioni di questi algoritmi negli ultimi anni, insieme all'idea che le prestazioni imperfette dell'algoritmo possono essere causate da diverse fonti di rumore dominanti nel processore quantistico, che possono essere misurate e calibrate durante l'esecuzione dell'algoritmo o in post-elaborazione, hanno portato alla scoperta di uso della mitigazione del rumore per migliorare i tipici risultati computazionali. Al contrario, gli algoritmi di benchmark abbinati alla mitigazione del rumore possono aiutare a diagnosticare la natura del rumore, sia sistematico che puramente casuale. Qui, descriviamo l’uso di tecniche coerenti di mitigazione del rumore come strumento di caratterizzazione nei banchi di prova con ioni intrappolati. Eseguiamo l'adattamento del modello dei dati rumorosi per determinare la sorgente del rumore sulla base di modelli di rumore realistici focalizzati sulla fisica e dimostriamo che l'amplificazione sistematica del rumore accoppiata con schemi di mitigazione dell'errore fornisce dati utili per la deduzione del modello di rumore. Inoltre, al fine di collegare i dettagli del modello di rumore di livello inferiore con le prestazioni specifiche dell'applicazione degli algoritmi a breve termine, costruiamo sperimentalmente il panorama delle perdite di un algoritmo variazionale sotto varie sorgenti di rumore iniettate accoppiate con tecniche di mitigazione dell'errore. Questo tipo di connessione consente una coprogettazione hardware sensibile alle applicazioni, in cui le fonti di rumore più importanti in applicazioni specifiche, come la chimica quantistica, diventano focolai di miglioramento nelle successive generazioni di hardware.

Caratterizzazione e mitigazione degli errori coerenti in un processore quantistico di ioni intrappolati utilizzando PlatoBlockchain Data Intelligence inversi nascosti. Ricerca verticale. Ai.

Immagine in primo piano: popolazione dello spazio delle fasi (probabilità di misurare $|0rangle$) dopo aver applicato [$H- X(Theta)- Z(Phi)- H^dagger$]$^{100}$ su $|0rangle$ come funzione di $Theta, Phi$ per simulazione ed esperimento. I protocolli inversi nascosti possono offrire una caratterizzazione accurata ed economica di singoli qubit.

Riepilogo popolare

I computer quantistici dell'era NISQ sono, per loro stessa definizione, rumorosi e imperfetti e richiedono metodi per la mitigazione degli errori al fine di migliorare le prestazioni del circuito. In questo articolo dimostriamo che una tecnica nota come inversi nascosti può fungere sia come metodo per la mitigazione degli errori che per la caratterizzazione degli errori. Gli inversi nascosti si basano sulla capacità di costruire circuiti con porte composite non native che sono autoaggiunte (come Hadamard o NOT controllato), il che significa che possono essere costruiti tramite una serie di porte native dell'hardware o quelle stesse porte native invertite nell'ordine di segno e di tempo. Utilizzando un computer quantistico a ioni intrappolati, dimostriamo innanzitutto un esperimento in cui l'Hadamard e il suo inverso vengono alternati con piccole rotazioni di errore inserite. Adattando i risultati a un modello semplice, siamo quindi in grado di caratterizzare gli errori coerenti nel sistema e vedere come tali errori si spostano nel tempo. Utilizziamo quindi un NOT controllato e il suo inverso all'interno di un autosolutore quantistico a variazione. Attraverso l'iniezione intenzionale di errori, mostriamo che i circuiti costruiti tramite protocolli inversi nascosti superano un'altra tecnica di mitigazione degli errori, la compilazione randomizzata. Esaminiamo ulteriormente la mitigazione degli errori in questo sistema tramite la purificazione della matrice di densità fermionica, una metodologia di post-elaborazione. Attraverso questo esame, scopriamo che l’utilizzo della stessa tecnica, vale a dire gli inversi nascosti, sia per caratterizzare le fonti di errore sull’hardware sia per mitigarle tramite lo stesso approccio è un potente strumento per i computer quantistici dell’era NISQ.

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► Riferimenti

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Citato da

[1] He-Liang Huang, Xiao-Yue Xu, Chu Guo, Guojing Tian, ​​Shi-Jie Wei, Xiaoming Sun, Wan-Su Bao e Gui-Lu Long, “Tecniche di calcolo quantistico a breve termine: algoritmi quantistici variazionali, mitigazione degli errori, compilazione di circuiti, benchmarking e simulazione classica”, Science China Fisica, meccanica e astronomia 66 5, 250302 (2023).

[2] Zhubing Jia, Shilin Huang, Mingyu Kang, Ke Sun, Robert F. Spivey, Jungsang Kim e Kenneth R. Brown, "Porte a due qubit robuste all'angolo in un cristallo ionico lineare", Revisione fisica A 107 3, 032617 (2023).

[3] Gabriele Cenedese, Giuliano Benenti e Maria Bondani, “Correzione degli errori coerenti mediante operazioni casuali sull'hardware quantistico reale”, Entropia 25 2, 324 (2023).

[4] Mingyu Kang, Ye Wang, Chao Fang, Bichen Zhang, Omid Khosravani, Jungsang Kim e Kenneth R. Brown, "Progettazione di funzioni di filtro di impulsi modulati in frequenza per porte a due Qubit ad alta fedeltà in catene ioniche", Revisione fisica applicata 19 1, 014014 (2023).

[5] Ashlyn D. Burch, Daniel S. Lobser, Christopher G. Yale, Jay W. Van Der Wall, Oliver G. Maupin, Joshua D. Goldberg, Matthew NH Chow, Melissa C. Revelle e Susan M. Clark, "Circuiti di dosaggio per ridurre la compilazione nell'hardware di controllo quantistico", arXiv: 2208.00076, (2022).

Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2023-05-16 13:02:44). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

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