抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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クラウドベース量子コンピュータとアナログ層プログラミングアクセスを用いて,誤差ロバスト単一キュービット演算を設計し,展開する実験的努力について述べた。ターゲット操作を実行し,デフェージングノイズ,制御振幅の不安定性,およびクロストークを含む様々な誤差プロセスに対してロバスト性を示す,数値的に最適化したパルスを設計した。パルス最適化は,デバイスモデルと物理的に関連する制約(例えば,希釈冷凍機住宅IBM量子ハードウェアの送電線の帯域幅限界)を組み込んだ柔軟な最適化パッケージを用いて実行した。Qiskitパルスによりプログラムされたパルス波形に対する物理的ハミルトニアン定義の変換とキャリブレーションのための技術を提示し,5量子ビットデバイス上のハードウェアデフォルトDRAGパルスに対する性能を比較した。実験測定は,デフォルトDRAGパルスが,コヒーレント誤差を表されたランダム化ベンチマーク測定よりも1桁大きいことを示した。これらの誤差に対してロバストであるように設計された解は,多重メトリックスにわたって全てのキュービットに対してハードウェア-デフォルトパルスより優れている。実験測定は,性能増強を,Δλ10×単一量子ビットゲートコヒーレント誤差低減に示した。5量子ビットシステムを横切るΔΣ5×平均コヒーレント誤差低減;較正窓のΔλ10×増加は,有効なパルスキャリブレーションの1週間に増大した。λ≧12×減少ゲート誤差変動を,量子ビットと時間にわたって,;そして,完全並列化操作の存在において,単一量子ビットゲート誤差(クロストークを含む)におけるΔΨ9×減少まで。ランダム化ベンチマークは,表されたT_1限界と一致する最適化パルスから構築されたCliffordゲートに対する誤り率を明らかにし,コヒーレント誤差の抑制に関連したランダム化に対する結果の分布の狭小化を実証した。【JST・京大機械翻訳】