[論文レビュー] Demonstrating scalable randomized benchmarking of universal gate sets

Jordan Hines, Marie Lu+13 more|arXiv (Cornell University)|Jul 15, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 43被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、非アーベルゲートとエンタングリング操作を含む普遍的量子ゲート集合のランダム化ベンチマーク（RB）をスケーラブルに実行するためのランダム化ミラーサーキット（RMCs）を導入する。この手法は、ランダム化コンpilationと反射型回路構造を活用することで、大規模なデバイスにおいて効率的かつ古典的に扱えるRBを実現し、4キュービットおよび27キュービットのスーパーコンダクティングプロセッサ上でそのスケーラビリティを示した。また、クロストークが主な誤差要因であることを特定し、27キュービットデバイスでは全ゲート誤差の約67％を占めていることを明らかにした。

ABSTRACT

Randomized benchmarking (RB) protocols are the most widely used methods for assessing the performance of quantum gates. However, the existing RB methods either do not scale to many qubits or cannot benchmark a universal gate set. Here, we introduce and demonstrate a technique for scalable RB of many universal and continuously parameterized gate sets, using a class of circuits called randomized mirror circuits. Our technique can be applied to a gate set containing an entangling Clifford gate and the set of arbitrary single-qubit gates, as well as gate sets containing controlled rotations about the Pauli axes. We use our technique to benchmark universal gate sets on four qubits of the Advanced Quantum Testbed, including a gate set containing a controlled-S gate and its inverse, and we investigate how the observed error rate is impacted by the inclusion of non-Clifford gates. Finally, we demonstrate that our technique scales to many qubits with experiments on a 27-qubit IBM Q processor. We use our technique to quantify the impact of crosstalk on this 27-qubit device, and we find that it contributes approximately 2/3 of the total error per gate in random many-qubit circuit layers.

研究の動機と目的

• 多数キュービットの量子プロセッサ上で、非アーベルゲートおよびエンタングリングゲートを含む普遍的ゲート集合を特徴づける、スケーラブルなランダム化ベンチマーク（RB）手法の欠如に応えること。
• 多数キュービット領域における普遍的ゲート集合に標準RBおよび交差エントロピーベンチマーク（XEB）を適用した場合に生じる指数的増大する古典的リソース要件を克服すること。
• 連続的パrameterを含む任意の普遍的ゲート集合に対し、耐障害性がありスケーラブルかつ古典的に効率的なRBを実現する手法を開発すること。
• クロストークおよびゲート集合構成がマルチキュービット量子プロセッサの誤差率に与える影響を実験的に定量すること。

提案手法

• 平均ゲート忠実度をランダム化下でも保持する反射構造とランダム化コンパイルを特徴とする、ランダム化ミラーサーキット（RMCs）を提案する。
• 任意の普遍的ゲート集合を等価なクリフォード類似回路にマッピングするためのランダム化コンパイルを用い、標準RBプロトコルを指数的古典的オーバーヘッドなしに適用可能にする。
• 2段階のRBプロトコル（孤立および同時ミラーRB）を採用し、単一および複数キュービット操作下での誤差率を比較することでクロストーク効果を分離可能にする。
• アドバンスド・クオンタム・テストベッドの4キュービットおよび27キュービットのIBM Qプロセッサ上で、普遍的ゲート集合をベンチマークする。指数的減衰フィッティングを用いて平均ゲート誤差率を抽出する。
• ミラーサーキット構造を活用し、制御Sゲートおよび任意の単一キュービット回転を含む普遍的ゲート集合に対するスケーラブルなRBを実現し、完全なハールランダム回路コンパイルの必要性を回避する。
• 個々のキュービットおよびペアのキュービット上で孤立および同時ミラーRBを比較することで結果を検証し、クロストークに起因する系誤差の増加を明らかにする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多数キュービットの量子プロセッサ上で、非アーベルゲートおよびエンタングリングゲートを含む普遍的ゲート集合にスケーラブルなランダム化ベンチマークを適用可能か？
• RQ2 大規模なスーパーコンダクティング量子プロセッサにおけるクロストークは、誤差率にどのように影響し、スケーラブルなRB手法を用いて定量可能か？
• RQ3 普遍的ゲート集合において、非アーベルゲートはアーベルゲートのみの実装と比較して、誤差率をどの程度増加させるか？
• RQ4 ランダム化ミラーサーキットは、指数的古典的シミュレーションを要せず、普遍的ゲート集合に対して古典的に効率的かつスケーラブルなRBを可能にするか？
• RQ5 27キュービットプロセッサにおいて、異なるキュービットサブセットおよび接続性パターンでの誤差率はどのように変動するか？

主な発見

• アドバンスド・クオンタム・テストベッドの4キュービットで、制御Sゲートおよびその逆を含む普遍的ゲート集合に対するスケーラブルなランダム化ベンチマークを成功裏に実施。抽出された平均レイヤー誤差率は1レイヤーあたり0.10から0.39の範囲にあった。
• 27キュービットのIBM Q モントリオールプロセッサでは、同時ミラーRBによりクロストークが1レイヤーあたりの全ゲート誤差の約67％を占めていることが判明し、単一キュービットおよび2キュービットゲート誤差を著しく上回った。
• 孤立ミラーRB実験では、同時ミラーRBに比べて誤差率が約50％低く抑えられ、マルチキュービット操作におけるクロストークが主要な誤差要因であることが示された。
• 27キュービット実験では、同時ミラーRBにおける平均誤差率は1レイヤーあたり0.097(2)から3.15(1)の範囲にあり、特にQ22とQ25のキュービットペアで3.15(1)という最高値を示し、強いクロストークまたはキャリブレーション問題を示唆した。
• 本手法により、27個の個々のキュービットおよびすべての接続されたキュービットペアに対して一貫した誤差率抽出が可能となり、ミラーベンチマークフレームワークの完全なスケーラビリティと耐障害性を実証した。
• 本研究により、ランダム化ミラーサーキットが多数キュービット領域における普遍的ゲート集合ベンチマークのためのスケーラブルで、古典的に効率的かつ実験的に実現可能なアプローチを提供することが確認された。