基于非马尔可夫性的上下文感知门组测量：利用非马尔可夫性改进 trapped-ion 通用门组的自洽表征
量子物理
2025-09-25 v2
摘要
为了推进当前量子计算机噪声表征，门组测量（GST）已成为一种自洽的测tomographic协议，可准确估计完整的噪声量子门、态准备和测量集合。 在其原始形式中，GST通过依次应用门来提高估计精度，前提是噪声使它们成为一组独立于序列中前导门历史的固定完全正定迹保持（CPTP）映射。 这种“马尔可夫”假设有时与实验证据存在冲突，因为可能存在时间相关的噪声导致非马尔可夫动力学，或者存在缓慢漂移和累积校准误差导致上下文依赖性，使得在序列中组成的CP-可除映射实际上随电路深度而变化。 本文针对trapped-ion设备中的此问题进行了研究。 通过对高保真光位移门的细致微观建模，我们量身定制GST以捕获主要的上下文依赖性来源：运动自由度。 虽然会使GST失效，但我们表明，上下文依赖性可以被纳入门组参数化中，从而允许我们降低GST的抽样成本。 我们的结果识别了一条可能适用于其他平台（即在其中可以采用微观建模）的有前景的研究道路：开发一种基于上下文的GST。
引用
@article{arxiv.2507.02542,
title = {Context-aware gate set tomography: Improving the self-consistent characterization of trapped-ion universal gate sets by leveraging non-Markovianity},
author = {Pablo Viñas and Alejandro Bermudez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02542},
year = {2025}
}