[論文レビュー] Optimizing for periodicity: a model-independent approach to flux crosstalk calibration for superconducting circuits

X. Dai, R. Trappen+13 more|arXiv (Cornell University)|Nov 2, 2022

Quantum and electron transport phenomena被引用数 1

ひとこと要約

本論文は、外部磁束に対する超伝導量子回路の内在的周期応答を活用することで、モデルに依存しないフラックスクロステイクルのキャリブレーション手法を提案する。各フラックスチャネルの信号周期性を、他のチャネルからの補償パラメータを最適化することで、詳細な回路モデルや高分解能スキャンを必要とせずに、高精度なクロステイクルキャリブレーションを達成する。この手法は、フラックスキュービットベースの量子アニーリングチップにおいて、先行研究と同等の精度を示し、ほぼ凸の最適化ランドスケープを有する。

ABSTRACT

Flux tunability is an important engineering resource for superconducting circuits. Large-scale quantum computers based on flux-tunable superconducting circuits face the problem of flux crosstalk, which needs to be accurately calibrated to realize high-fidelity quantum operations. Typical calibration methods either assume that circuit elements can be effectively decoupled and simple models can be applied, or require a large amount of data. Such methods become ineffective as the system size increases and circuit interactions become stronger. Here we propose a new method for calibrating flux crosstalk, which is independent of the underlying circuit model. Using the fundamental property that superconducting circuits respond periodically to external fluxes, crosstalk calibration of N flux channels can be treated as N independent optimization problems, with the objective functions being the periodicity of a measured signal depending on the compensation parameters. We demonstrate this method on a small-scale quantum annealing circuit based on superconducting flux qubits, achieving comparable accuracy with previous methods. We also show that the objective function usually has a nearly convex landscape, allowing efficient optimization.

研究の動機と目的

• 大規模な超伝導量子回路におけるフラックスクロステイクルの課題に対処すること。これはゲートの精度を低下させ、制御を複雑にする。
• 簡略化された回路モデルや広範なデータスキャンに依存しないキャリブレーション手法を開発すること。システムサイズが増大するにつれて、これらの手法は実用的でなくなる。
• 超伝導回路が外部フラックスに対して示す基本的周期応答を、クロステイクルキャリブレーションの根拠として活用すること。
• 周期性を目的関数として用いることで、複数のフラックス制御ラインの効率的で自動的かつスケーラブルなキャリブレーションを可能にすること。
• 周期性に基づく目的関数がほぼ凸なランドスケープを有することを示し、ロバストで効率的な最適化を可能にすること。

提案手法

• この手法は、N個のフラックスチャネルそれぞれに対して独立した最適化問題としてクロステイクルキャリブレーションを扱う。
• 各チャネルについて、他のN−1個のチャネルからの補償パラメータの関数として測定信号の周期性を目的関数とする。
• 周期性は、測定信号のパワースペクトルに基づく指標で定量化され、フラックス量子の整数倍に明確なピークを持つ信号を好む。
• 最適化には、最小限の測定でパラメータ空間を効率的に探索できるSLSAアルゴリズム（同時摂動確率的近似）が用いられる。
• このアプローチはモデルに依存しない：基礎となる回路ハミルトニアンや結合行列の知識は不要である。
• 本手法は3ループフラックスキュービット量子アニーリングチップ上で検証され、モデルベース手法と同等のキャリブレーション精度を達成した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 超伝導回路におけるフラックスクロステイクルは、特定の回路モデルを仮定せずにキャリブレーション可能か？
• RQ2 超伝導回路のフラックスに対する周期的応答を活用することで、従来のキャリブレーション手法に対するロバストでスケーラブルな代替手段が得られるか？
• RQ3 周期性に基づく目的関数は、強いクロステイクルが存在する状況でも十分に良好な挙動を示し、効率的な最適化を可能にするか？
• RQ4 本手法は、データ要件を削減しながらも、モデルベース手法と同等のキャリブレーション精度を達成できるか？
• RQ5 周期性ランドスケープの幾何的構造は何か？また、これにより効率的な収束が可能か？

主な発見

• 提案手法は、3ループフラックスキュービットチップにおいて、従来のモデルベース手法と同等のクロステイクルキャリブレーション精度を達成した。
• 周期性に基づく目的関数はほぼ凸なランドスケープを示し、SLSAのような確率的アルゴリズムによる効率的最適化を可能にした。
• 高分解能スキャンベースの手法と比較して、測定回数を著しく削減でき、より大きなシステムへのスケーラビリティを実現した。
• このアプローチは、モデルの不正確さに対して本質的にロバストであり、回路ハミルトニアンや結合行列の詳細な知識を必要としない。
• 実験結果から、最適化後の残余クロステイクルがほぼ恒等行列レベルにまで低下し、正規化単位で0.01〜0.05程度の残差行列偏差が得られた。
• 本手法によりクローズドループキャリブレーションが可能となり、実験設定における人為的介入を低減した。