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# Physik# Quantenphysik

Rauschen in Quantenkreisen mit ACES charakterisieren

ACES bietet eine neue Methode, um Lärm in quantenmechanischen Schaltungen zu verstehen.

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Inhaltsverzeichnis

In der Welt des Quantencomputings ist es super wichtig, zu verstehen, wie Rauschen die Quantenkreise beeinflusst. Rauschen kann Fehler in Berechnungen verursachen, was es schwer macht, den Ergebnissen von Quantencomputern zu vertrauen. Um bessere Quantencomputer zu bauen, müssen wir herausfinden, wie Rauschen in diesen Systemen funktioniert. Dieses Wissen ist auch entscheidend, um Fehlerkorrekturmethoden zu verbessern, die helfen, Fehler, die durch Rauschen verursacht werden, zu beheben.

Rauschen in Quanten-Schaltungen

Quantenkreise bestehen aus verschiedenen Toren, die Qubits manipulieren – die grundlegenden Einheiten der Quanteninformation. Jedes Tor kann von Rauschen betroffen sein, das aus verschiedenen Quellen stammen kann, wie zum Beispiel aus fehlerhaften Toroperationen oder Umweltfaktoren. Das Ziel der Rauschcharakterisierung ist es, herauszufinden, wie laut jedes Tor ist und wie dieses Rauschen die Gesamtleistung des Quantenkreises beeinflusst.

Wenn wir über Rauschen in Quantenkreisen sprechen, meinen wir oft spezifische Arten von Fehlern, wie zum Beispiel Pauli-Fehler. Diese Fehler beeinflussen das Verhalten der Qubits und können zu falschen Ausgaben führen, wenn sie nicht richtig behandelt werden. Die Wahrscheinlichkeiten dieser Fehler zu verstehen, ist ein wichtiger Teil der Rauschcharakterisierung.

Durchschnittliche Eigenwert-Sampling von Schaltungen (ACES)

Ein vielversprechender Ansatz zur Rauschcharakterisierung nennt sich Durchschnittliche Eigenwert-Sampling von Schaltungen (ACES). Diese Methode erlaubt es uns, das Rauschen in Quantenkreisen effizienter und skalierbarer zu bewerten. ACES funktioniert, indem es die Fehlerwahrscheinlichkeiten für alle Tore in einer Schaltung gleichzeitig schätzt und dabei auch aufnimmt, wie verschiedene Tore miteinander interagieren.

Wie ACES funktioniert

ACES arbeitet, indem es die Schichten von Toren in einer Quanten-Schaltung neu anordnet, um neue Schaltungen zu bilden. Durch das Messen der Ausgaben dieser neuen Schaltungen können wir Informationen über die Fehler sammeln, die mit jedem Tor verbunden sind. Der Ansatz ist darauf ausgelegt, grosse Schaltungen zu behandeln, die viele Qubits umfassen können, und ist somit geeignet für aktuelle und zukünftige Quanten-Geräte.

Bei ACES geht es darum, ein Experiment durchzuführen, das die Sammlung verschiedener Ergebnisse basierend darauf ermöglicht, wie die Tore angeordnet sind. Diese Experimentierung hilft, die Pauli-Fehlerwahrscheinlichkeiten für die Schaltung zu schätzen. Wenn wir diesen Prozess mit verschiedenen Konfigurationen wiederholen, bekommen wir eine umfassende Sicht darauf, wie Rauschen die Operationen der Tore beeinflusst.

Bedeutung von ACES

Die Fähigkeit, Rauschen effektiv zu charakterisieren, ist entscheidend für den Bau zuverlässiger Quantencomputer. ACES kann Einblicke in die Arten von Rauschen in Quanten-Geräten geben, was Ingenieuren und Wissenschaftlern ermöglicht, bessere Fehlerkorrekturcodes zu entwickeln. Diese Codes können die Auswirkungen von Rauschen minimieren, was zu genaueren Berechnungen und grösserem Vertrauen in die Ergebnisse von Quantensystemen führt.

Herausforderungen bei der Rauschcharakterisierung

Trotz der Fortschritte, die Methoden wie ACES bieten, gibt es immer noch Herausforderungen bei der Rauschcharakterisierung. Ein bedeutendes Problem ist, dass mit zunehmender Grösse und Komplexität der Quantenkreise die Menge an Rauschen auf unvorhersehbare Weise variieren kann. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen Forscher ihre Rauschcharakterisierungstechniken kontinuierlich verfeinern.

Bestehende Methoden

Vor ACES gab es mehrere Methoden zur Schätzung von Rauschen in Quantenkreisen. Diese Methoden umfassen Techniken wie die Tor-Set-Tomographie und zufälliges Benchmarking. Obwohl sie effektiv waren, haben sie oft Schwierigkeiten, mit der zunehmenden Komplexität von Quantensystemen mitzuhalten.

Die Tor-Set-Tomographie zielt darauf ab, das Rauschen in einer Schaltung vollständig zu charakterisieren, wird aber bei grösseren Systemen ineffizient. Zufälliges Benchmarking hingegen ist schneller, bietet aber nicht so detaillierte Informationen über das Rauschen. Die Entwicklung von ACES zielt darauf ab, die Lücke zwischen Gründlichkeit und Effizienz zu überbrücken, sodass eine skalierbare Rauschcharakterisierung möglich ist.

ACES-Protokoll

Schritt-für-Schritt-Überblick

  1. Schaltungsdesign: Beginne mit einem Quanten-Schaltungsdesign, das verschiedene Schichten von Toren umfasst. Jede Schicht besteht aus kontrollierten Toren, Hadamard-Toren und anderen notwendigen Operationen.

  2. Schichtanordnung: Ordne die Tore in jeder Schicht neu an, um neue Schaltungen zu erstellen, die dabei helfen, das Rauschen zu schätzen. Diese Neuanordnung kann mehrere Versionen der ursprünglichen Schaltung beinhalten.

  3. Messung: Führe Messungen an den Ausgaben dieser Schaltungen durch. Sammle Daten darüber, wie sich die Ausgabe mit verschiedenen Schaltungs-Konfigurationen verändert.

  4. Datenanalyse: Nutze die gesammelten Daten, um die Fehlerwahrscheinlichkeiten für jedes Tor in der Schaltung zu schätzen. Diese Analyse hilft, das Verhalten von Rauschen in der Quanten-Schaltung zu identifizieren.

  5. Optimierung: Verfeinere das experimentelle Design basierend auf der Leistung der Messungen. Diese Optimierung kann die Genauigkeit der Rauschanalysen verbessern.

Implementierungsüberlegungen

Bei der Implementierung von ACES müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Die Grösse der Schaltung, die Art der verwendeten Tore und die zu erwartenden Rauschpegel spielen eine Rolle dafür, wie effektiv ACES sein wird. Forscher müssen auch die verfügbaren Ressourcen für die Durchführung von Experimenten berücksichtigen, da die Rauschcharakterisierung ressourcenintensiv sein kann.

Ergebnisse und Leistung

Experimentelle Ergebnisse

Numerische Simulationen und Experimente haben gezeigt, dass ACES effektiv Rauschen in Quantenkreisen mit einer breiten Palette von Konfigurationen charakterisieren kann. Studien haben gezeigt, dass ACES gut mit grösseren Schaltungen skalierbar ist und selbst bei wachsender Grösse des Quantensystems konsistente Ergebnisse liefert.

Vergleich mit anderen Methoden

Im Vergleich zu traditionellen Methoden der Rauschcharakterisierung zeigt ACES eine verbesserte Leistung bei der Schätzung von Fehlerwahrscheinlichkeiten. Die Flexibilität von ACES ermöglicht es, sich an verschiedene Arten von Schaltungen und Rauschbedingungen anzupassen, was es zu einem wertvollen Werkzeug für Forscher im Bereich des Quantencomputings macht.

Skalierung mit Quanten-Systemen

Einer der grössten Vorteile von ACES ist seine Skalierbarkeit. Da sich Quanten-Geräte weiterentwickeln, ist es entscheidend, dass die Methoden zur Rauschcharakterisierung mit der zunehmenden Komplexität Schritt halten. ACES hat vielversprechende Ergebnisse gezeigt, wenn es darum geht, die Genauigkeit aufrechtzuerhalten, selbst wenn die Anzahl der Qubits in den Schaltungen wächst.

Zukünftige Richtungen

Erforschen neuer Modelle

Während die Forschung weitergeht, besteht ein grosses Interesse daran, neue Rauschmodelle zu erforschen, die möglicherweise besser darstellen, wie Rauschen in realen Quanten-Geräten funktioniert. Durch die Verfeinerung dieser Modelle können Forscher die Genauigkeit von Rauschcharakterisierungsmethoden wie ACES verbessern.

Integration mit Fehlerkorrektur

Die Integration von Rauschcharakterisierungstechniken mit Strategien zur Quantenfehlerkorrektur kann die Leistung von Quantensystemen erheblich steigern. Indem wir verstehen, wie Rauschen bestimmte Tore beeinflusst, können Forscher Fehlerkorrekturcodes massschneidern, um die identifizierten Fehler effektiv zu mindern.

Anwendung auf grössere Systeme

Zukünftige Arbeiten werden sich auch darauf konzentrieren, ACES auf grössere Quanten-Systeme anzuwenden und seine Wirksamkeit in unterschiedlichen experimentellen Umgebungen zu untersuchen. Ziel ist es, das Verständnis von Rauschen in Quanten-Geräten zu erweitern und robuste Charakterisierungstechniken zu entwickeln, die das Design von Quantencomputern der nächsten Generation informieren können.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine effektive Rauschcharakterisierung ein kritischer Bestandteil des Fortschritts in der Quantencomputing-Technologie ist. Techniken wie ACES bieten wertvolle Einblicke in das Rauschen, das in Quanten-Schaltungen vorhanden ist, und ermöglichen es Wissenschaftlern und Ingenieuren, bessere Fehlerkorrekturcodes und zuverlässigere Quanten-Systeme zu entwickeln. Während Herausforderungen bestehen bleiben, verspricht die fortlaufende Forschung und Verfeinerung der Methoden zur Rauschcharakterisierung eine positive Zukunft für das Quantencomputing.

Originalquelle

Titel: Scalable noise characterisation of syndrome extraction circuits with averaged circuit eigenvalue sampling

Zusammenfassung: Characterising the performance of noisy quantum circuits is central to the production of prototype quantum computers and can enable improved quantum error correction that exploits noise biases identified in a quantum device. We describe an implementation of averaged circuit eigenvalue sampling (ACES), a general framework for the scalable noise characterisation of quantum circuits. ACES is capable of simultaneously estimating the Pauli error probabilities of all gates in a Clifford circuit, and captures averaged spatial correlations between gates implemented simultaneously in the circuit. By rigorously analysing the performance of ACES experiments, we derive a figure of merit for their expected performance, allowing us to optimise ACES experimental designs and improve the precision to which we estimate noise given fixed experimental resources. Since the syndrome extraction circuits of quantum error correcting codes are representative components of a fault-tolerant architecture, we demonstrate the scalability and performance of our ACES protocol through circuit-level numerical simulations of the entire noise characterisation procedure for the syndrome extraction circuit of a distance 25 surface code with over 1000 qubits. Our results indicate that detailed noise characterisation methods are scalable to near-term quantum devices. We release our code in the form of the Julia package AveragedCircuitEigenvalueSampling.jl.

Autoren: Evan T. Hockings, Andrew C. Doherty, Robin Harper

Letzte Aktualisierung: 2024-04-09 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2404.06545

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.06545

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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