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# 物理学# 量子物理学

量子トモグラフィーとノイズ管理の進展

新しい技術で量子ノイズやキュービットの動きがもっと深くわかるようになったよ。

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量子トモグラフィーの進展量子トモグラフィーの進展しい洞察。量子システムにおける非マルコフノイズの新
目次

量子トモグラフィーは、量子システムの状態を理解するための技術だよ。違う角度から写真を何枚も撮ると、その人の全体像がわかるのと同じように、量子システムで複数の測定をすることで、その状態を明らかにできる。この技術は量子技術の発展にとって重要で、計算や通信、周りの世界を感知する方法を変えることが期待されてるんだ。

超伝導キュービット

キュービットは量子情報の基本単位で、クラシックコンピューティングのビットに似てる。超伝導キュービットは量子コンピュータで最も一般的に使われるタイプの一つなんだ。すごく低い温度に冷やすことで抵抗なしに電気を通す材料の特性を利用してる。このキュービットは電磁場で操作できるから、複雑な計算ができるんだ。

量子システムのノイズ

ノイズは量子システムにとって大きな問題で、望ましくない干渉が量子システムの動作に影響を与えるんだ。簡単に言うと、ノイズは計算をめちゃくちゃにしてエラーを引き起こすことがある。ノンマルコフノイズは特定のノイズの一種で、システムの現在の状態が過去の状態に依存してるから、どう動くか予測するのが難しい。このノイズを理解してコントロールすることが、信頼できる量子デバイスを作るために必要なんだ。

マルチタイムプロセスの課題

量子システムでは、アクションは孤立して起こるわけじゃなく、時間の中で展開される。キュービットが複数のステップでどう動くかを見るのがマルチタイムプロセスなんだけど、ノンマルコフノイズがあるとその詳細を捉えるのが難しいんだ。以前の方法では限られた時間ポイントしか分析できなくて、全体を理解するのが欠けてた。

完全な特性把握の達成

最近の進展によって、研究者たちはマルチタイム量子プロセスを完全に特性把握することができるようになった。これは、いくつかの時間ポイントで測定をし、その結果を使ってキュービットの動きを包括的にモデル化するプロセスだよ。この新しい方法は、順次の操作を使って完全なデータを集めることができるから、キュービットに影響を与えるノイズをよりよく理解できるようになるんだ。

実験の方法論

最近の研究では、2つの異なる超伝導量子プロセッサを使って実験が行われたんだ。一つは大学で作られたローカルプロセッサ、もう一つは量子コンピューティング会社が提供したクラウドベースのプロセッサだ。両方のプロセッサを使うことで、研究者たちはデータの幅広い範囲を収集できたんだ。

実験は一連のステップで進められ、キュービットを特定の状態に準備して、進化させて、測定してから、次の測定のために再度準備をするというサイクルを何度も繰り返した。これによってキュービットの状態が各操作ごとにどう変わるかを視覚化するのに役立ったんだ。

超伝導キュービットからの結果

結果は、両方のプロセッサが操作中にノンマルコフノイズを示したことを示したんだ。でも、ノイズの程度はプロセッサによって異なってた。クラウドベースのIBMプロセッサは理想的な操作に近い特性を示して、一方でローカルプロセッサはより大きなノイズを示した。これは、さまざまな量子デバイスの性能と忠実度の違いを浮き彫りにする発見なんだ。

ノンマルコフノイズの影響

ノンマルコフノイズを理解することは、量子コンピューティングの未来にとって重要なんだ。このノイズの存在が、量子システムが以前考えられていたよりも複雑であることを示唆してる。これを特定して定量化することに成功することで、エラーを軽減する戦略を研究者が開発できるようになって、より信頼性の高い量子デバイスへの道を開けるんだ。

量子相関とその重要性

この研究では、ノンマルコフノイズが量子相関から発生することが多いことがわかったんだ。つまり、キュービット間の相互作用が全体のシステムに影響を与えることがあるってこと。この相関を認識することが重要で、これはキュービットがどう動くかや、計算でどれだけ効果的に使えるかに影響を与えるから。

量子測定の役割

測定は量子システムで重要な役割を果たすんだ。クラシックシステムとは違って、測定した値が通常の明確な結果を与えるわけじゃなく、量子測定はシステムの状態を変えちゃうことがある。この特徴は、実験の設計に気を使わないと、必要以上にシステムを乱さずに意味のあるデータを引き出すのが難しいってことを意味してるんだ。

量子トモグラフィーの今後の方向性

この研究の潜在的な応用は、ノイズの特性把握だけにとどまらないんだ。得られた洞察は、より良い量子コンピュータを構築したり、エラー修正方法を改善するための取り組みに役立つんだ。量子技術が進化していく中で、マルチタイムプロセスを包括的に説明できる技術は、量子コンピューティングの可能性を最大限に引き出すために重要になるよ。

結論

超伝導キュービットを使ったマルチタイム量子プロセスの調査は、ノイズとその量子システムへの影響を理解する上で大きな進歩を遂げたんだ。この研究は、キュービットの性能と信頼性を向上させることを目指す量子計算の将来の発展の基盤を築いてる。ノンマルコフノイズの課題に取り組むことは、研究者が量子技術の限界を押し広げ続ける上で重要になるよ。実験結果と理論モデルを組み合わせることで、量子力学の実用的な応用の未来には大いに期待が持てるんだ。

オリジナルソース

タイトル: Multi-time quantum process tomography on a superconducting qubit

概要: Current quantum technologies are at the cusp of becoming useful, but still face formidable obstacles such as noise. Noise severely limits the ability to scale quantum devices to the point that they would offer an advantage over classical devices. To understand the sources of noise it is necessary to fully characterise the quantum processes occurring across many time steps; only this would reveal any time-correlated noise called non-Markovian. Previous efforts have attempted such a characterisation but obtained only a limited reconstruction of such multi-time processes. In this work, we fully characterise a multi-time quantum process on superconducting hardware using in-house and cloud-based quantum processors. We achieve this by employing sequential measure-and-prepare operations combined with post-processing. Employing a recently developed formalism for multi-time processes, we detect general multi-time correlated noise. We also detect quantum correlated noise which demonstrates that part of the noise originates from quantum sources, such as physically nearby qubits on the chip. Our findings and techniques are expected to advance error-mitigation techniques in current quantum hardware, a necessary component to scale up the technology and achieve its true potential.

著者: Christina Giarmatzi, Tyler Jones, Alexei Gilchrist, Prasanna Pakkiam, Arkady Fedorov, Fabio Costa

最終更新: 2024-06-14 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.00750

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.00750

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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