关联量子比特噪声的准确且诚实近似

对真实量子处理器中噪声的准确建模对于构建容错量子计算机至关重要。虽然对实际含噪量子电路的完整模拟提供了所有量子比特间关联噪声的信息因而准确，但它在计算上代价高昂，因为它所需的资源随量子比特数量指数增长。我们提出了一种高效的近似噪声信道的系统构造方法，其准确度可通过纳入具有更高量子比特-量子比特关联度的噪声分量来增强。为了表述此类近似信道，我们首先提出一种称为团簇展开方法的方法，将实际噪声信道的 Lindbladian 生成元按量子比特间关联度分解为若干分量。我们通过截断团簇展开并纳入关联度至第 $k$ 阶的噪声分量，生成第 $k$ 阶近似噪声信道。我们要求近似噪声信道必须准确且“诚实”，即我们的物理模型中实际误差不会被低估。作为一个示例应用，我们将该方法应用于对一个稳定 [[2,0,2]] 码字（即四个 Bell 态之一）的三量子比特量子处理器中的噪声建模。我们发现，对于通过常开静态相互作用耦合的固定频率超导量子比特典型的现实噪声强度，超出两量子比特关联的关联噪声会显著影响码模拟的准确度。由于我们的方法提供了多量子比特噪声关联的系统表征，它使得从足够小的量子子系统的完整建模或实验表征出发，对大量量子比特进行准确、诚实且可扩展的近似模拟成为可能，这些近似高效且仍保留整个器件的基本噪声特征。