Sviluppo e implementazione sperimentale di tecniche di caratterizzazione del rumore su un processore quantistico superconduttivo

Abstract degli autori

La caratterizzazione del rumore non solo consente la mitigazione degli errori, ma fornisce anche informazioni preziose sulle prestazioni intrinseche di un dispositivo quantistico, identificando i contributi dominanti agli errori e ponendo limiti alla stabilità del rumore ben oltre quanto consentito dai dati di calibrazione aggregati. Applicare questi metodi a una specifica topologia hardware richiede di coniugare efficienza e accuratezza, valutare la stabilità del rumore e convalidare il modello di rumore ricostruito. Qui sviluppiamo e implementiamo questi metodi su un processore superconduttivo con topologia a reticolo quadrato. In primo luogo, rivediamo il protocollo di cycle benchmarking e riduciamo il bias dovuto ai gradi di libertà non apprendibili mediante una funzione di costo regolarizzata. In secondo luogo, estendiamo un metodo di tomografia a rete tensoriale sviluppato in precedenza, adattandolo alla disposizione del dispositivo, e mostriamo come migliorarne l’accuratezza eseguendo ripetutamente i layer. Entrambi i metodi consentono di estrarre modelli approssimati del rumore dei sottolayer a partire da quelli dei layer genitori. Usando la caratterizzazione del rumore come strumento, mappiamo la struttura del rumore, tracciamo la deriva e convalidiamo l’adeguatezza dei modelli di rumore appresi confrontandoli con stime affette da rumore osservate sperimentalmente in circuiti di benchmark per la fisica e la chimica. Questi risultati orientano ulteriori miglioramenti della tecnologia sottostante e forniscono stime delle dimensioni dei circuiti con mitigazione del rumore che il dispositivo è in grado di supportare.