[論文レビュー] Experimental demonstration of Pauli-frame randomization on a superconducting qubit

Matthew Ware, Guilhem Ribeill+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2018

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 73被引用数 46

ひとこと要約

本論文では、超伝導キュービットにおいてパウリフレームランダマイゼーション（PFR）を実証し、相関のある非マルコフ型誤りを確率的パウリ誤りに変換することで、量子誤りモデルの精度を顕著に向上させた。ゲートセットトモグラフィーを用いて、非マルコフ型の特徴が43σから1987σの範囲から0.3σ〜2.7σに低下し、パウリ誤りモデルの忠実度が向上した。ゲートの忠実度に損なわれることなく、ダイアモンドノルム誤り率はさらに低下した。

ABSTRACT

The promise of quantum computing with imperfect qubits relies on the ability of a quantum computing system to scale cheaply through error correction and fault-tolerance. While fault-tolerance requires relatively mild assumptions about the nature of qubit errors, the overhead associated with coherent and non-Markovian errors can be orders of magnitude larger than the overhead associated with purely stochastic Markovian errors. One proposal to address this challenge is to randomize the circuits of interest, shaping the errors to be stochastic Pauli errors but leaving the aggregate computation unaffected. The randomization technique can also suppress couplings to slow degrees of freedom associated with non-Markovian evolution. Here we demonstrate the implementation of Pauli-frame randomization in a superconducting circuit system, exploiting a flexible programming and control infrastructure to achieve this with low effort. We use high-accuracy gate-set tomography to characterize in detail the properties of the circuit error, with and without the randomization procedure, which allows us to make rigorous statements about Markovianity as well as the nature of the observed errors. We demonstrate that randomization suppresses signatures of non-Markovian evolution to statistically insignificant levels, from a Markovian model violation ranging from $43\sigma$ to $1987\sigma$, down to violations between $0.3\sigma$ and $2.7\sigma$ under randomization. Moreover, we demonstrate that, under randomization, the experimental errors are well described by a Pauli error model, with model violations that are similarly insignificant (between $0.8\sigma$ and $2.7\sigma$). Importantly, all these improvements in the model accuracy were obtained without degradation to fidelity, and with some improvements to error rates as quantified by the diamond norm.

研究の動機と目的

• パウリフレームランダマイゼーション（PFR）が、超伝導キュービット系において、相関のある非マルコフ型誤りを確率的パウリ誤りに効果的に変換できることを示すこと。
• 高精度のゲートセットトモグラフィー（GST）を用いて、PFRが非マルコフ型誤りの兆候を抑制するかどうかを厳密に検証すること。
• ランダマイズされた誤りモデルが、最小限のモデル違反を伴って、パウリ誤りモデルでよく記述されることを検証すること。
• PFRがゲートの忠実度を低下させず、誤りモデルの精度を向上させることを評価すること。

提案手法

• PFRは、量子回路シーケンス内のクリフォードゲートの間に一様にランダムなパウリ操作を挿入することで実装される。
• 最終的な測定基底は、パウリフレーム補正（PL+1）により補正され、後処理を必要とせずに計算結果を保持する。
• ゲート誤りを特徴付けるために、状態準備および測定（SPAM）誤りに感度の低い高精度のゲートセットトモグラフィー（GST）が用いられる。
• ダイアモンドノルムと平均不一致度が計算され、ランダマイズの前後における誤り率を定量化する。
• 尤度比検定から得られるp値を用いて、統計的仮説検定を実施し、マルコフ性の度合いとパウリモデルの忠実度を評価する。
• 実験装置は、350万個の固有のランダマイズシーケンスを1回ずつ実行する柔軟な制御およびプログラミングインfraを備えており、相関効果を回避する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パウリフレームランダマイゼーションは、超伝導キュービット系において非マルコフ型誤りの兆候を効果的に抑制できるか？
• RQ2 実験的不確実性が存在する中で、PFRはパウリ誤りモデルの精度をどの程度向上させるか？
• RQ3 PFRは、ノイズをより穏やかな形に再構成する中で、ゲートの忠実度を保持または向上させるか？
• RQ4 ゲートセットトモグラフィーは、ランダマイズによって生じるモデル違反の低減を信頼性を持って定量化できるか？
• RQ5 誤りモデルの精度向上は統計的に有意であり、ダイアモンドノルム誤り率の低下と相関しているか？

主な発見

• 非マルコフ型誤りの兆候は、43σから1987σの違反範囲から、0.3σ〜2.7σに低下し、マルコフ性からの統計的に有意な逸脱がないことを示している。
• パウリ誤りモデルの忠実度が向上し、ランダマイズ後はモデル違反が0.8σ〜2.7σにまで低下し、高精度なパウリ記述が成立している。
• ランダマイズ後にダイアモンドノルム誤り率が低下し、PFRがゲート忠実度を損なわず、全体の誤り率を改善していることが示された。
• モデルの精度向上および誤り抑制のすべての恩恵が、ゲート忠実度の低下なしに達成され、誤り率の一部は改善された。
• 柔軟な制御インfraと1回ずつのランダマイズシーケンスにより、実験的にこれらの結果が達成され、相関効果が最小限に抑えられ、統計的堅牢性が確保された。
• 本研究は、PFRが現実的な実験的不確実性下でも、耐故障性量子計算と互換性のあるノイズ形態にノイズを再構成するのに有効であることを確認した。