[논문 리뷰] Universal Dephasing Noise Injection via Schrodinger Wave Autoregressive Moving Average Models

Andrew Murphy, J. Epstein외 11명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 05.

Neural Networks and Reservoir Computing참고 문헌 59인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 슈뢰딩거 웨이브 자동회귀 이동 평균(SchWARMA) 모델을 사용하여 다양한 스펙트럼을 가진 디코herence 노이즈를 양자 회로에 삽입하기 위한 플랫폼에 종속되지 않는 방법을 소개한다. SchWARMA로 설계된 오류 게이트를 양자 회로에 통합하거나 소프트웨어 정의 신호기(SDR)를 통해 노이즈를 주입함으로써, 클라우드 기반 및 실험실 기반의 양자 프로세서에서 정밀하고 재현 가능한 노이즈 주입이 가능하며, 양자 노이즈 스펙트로스코피 및 신호 분석을 통해 주입된 스펙트럼과 재구성된 스펙트럼 간에 높은 일치도를 확보하였다.

ABSTRACT

We present and validate a novel method for noise injection of arbitrary spectra in quantum circuits that can be applied to any system capable of executing arbitrary single qubit rotations, including cloud-based quantum processors. As the consequences of temporally-correlated noise on the performance of quantum algorithms are not well understood, the capability to engineer and inject such noise in quantum systems is paramount. To date, noise injection capabilities have been limited and highly platform specific, requiring low-level access to control hardware. We experimentally validate our universal method by comparing to a direct hardware-based noise-injection scheme, using a combination of quantum noise spectroscopy and classical signal analysis to show that the two approaches agree. These results showcase a highly versatile method for noise injection that can be utilized by theoretical and experimental researchers to verify, evaluate, and improve quantum characterization protocols and quantum algorithms for sensing and computing.

연구 동기 및 목표

• 시간적으로 상관된 디코herence 노이즈를 양자 회로에 삽입하기 위한 플랫폼에 종속되지 않는 방법을 개발하는 것.
• 양자 알고리즘과 특성 분석 프rotocol에 대한 노이즈 영향을 통제적으로 연구할 수 있도록 하는 것.
• 기존의 하드웨어에 종속되고 저수준 액세스가 필요한 노이즈 주입 기술의 한계를 극복하는 것.
• SchWARMA 모델이 양자 시스템의 위상 노이즈에 대해 통계적 및 생성 모델로써 유효한지를 검증하는 것.
• IBM Quantum Experience와 같은 클라우드 기반 양자 프로세서와의 호환성을 입증하는 것.

제안 방법

• SchWARMA 모델을 사용하여 임의의 파wer 스펙트럼 밀도를 가진 시간적으로 상관된 위상 노이즈를 생성한다.
• 게이트 기반의 노이즈 주입 방식은 제어 펄스 사이에 순순간적 위상 회전(오류 게이트)을 삽입하여 큐비트의 기준 프레임에서 노이즈를 시뮬레이션한다.
• SDR 기반의 하드웨어 구현은 SchWARMA로 생성된 위상 노이즈를 마스터 클럭 신호에 직접 변조하여 구현한다.
• 주입된 노이즈는 양자 노이즈 스펙트로스코피(QNS)를 통해 재구성되어 목표 스펙트럼과 비교된다.
• SchWARMA 모델의 정방향 시뮬레이션을 통해 실험 데이터와의 일치도를 검증한다.
• 이 방법은 클라우드 기반의 IBM Quantum Experience와 실험실 기반의 자체 제작 트랜스몬 큐비트 시스템에서 테스트되어 교차 플랫폼 검증이 가능하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제한된 게이트 액세스를 가진 클라우드 기반 양자 프로세서에서 SchWARMA 기반의 노이즈 주입이 구현 가능한가?
• RQ2 실제 양자 하드웨어에서 SchWARMA 모델은 얼마나 정확하게 임의의 디코herence 노이즈 스펙트럼을 모델링하고 주입할 수 있는가?
• RQ3 SDR 기반의 하드웨어 주입 방식이 목표 노이즈 스펙트럼을 얼마나 잘 재현하는가?
• RQ4 SchWARMA 모델의 정방향 시뮬레이션은 게이트 기반 및 SDR 기반 주입에서의 실험 데이터와 얼마나 잘 일치하는가?
• RQ5 SchWARMA 프레임워크는 비정규성, 비 stationary성 및 시공간적으로 상관된 노이즈로 확장 가능한가?

주요 결과

• 제한된 게이트 액세스를 가진 IBM Quantum Experience에서 SchWARMA 기반 게이트 주입 방식이 목표 디코herence 노이즈 스펙트럼을 성공적으로 재현하였다.
• 양자 노이즈 스펙트로스코피 결과는 게이트 기반 및 SDR 기반 방식 모두에서 주입된 노이즈 스펙트럼과 재구성된 스펙트럼 간에 강한 일치도를 보였다.
• SDR 기반 방법은 주입된 노이즈 스펙트럼을 직접 측정하여, 목표로 한 SchWARMA로 생성된 스펙트럼과의 일치를 확인하였다.
• SchWARMA 모델의 정방향 시뮬레이션은 실험 데이터와 높은 상관도를 보이며, 시간적으로 상관된 디코herence 노이즈에 대한 예측 능력을 검증하였다.
• 이 방법은 플랫폼에 종속되지 않으며, 임의의 단일 큐비트 회전을 지원하는 모든 시스템에 적용 가능하며, 클라우드 기반 양자 프로세서를 포함한다.
• 프레임워크는 비정규성, 비 stationary성 및 시공간적으로 상관된 노이즈로도 확장 가능하며, 광범위한 적용 가능성을 보였다.