关联 SPAM 误差的高效表征

态制备与测量（SPAM）误差限制了许基于门的多量子计算架构的性能，但在校准步骤后可被部分纠正，该步骤在 $n$ 量子比特寄存器上的精确实现需要 $2^n$ 次额外的表征实验以及经典后处理。本文引入一种近似但高效的 SPAM 误差表征方法，需要对 $2^n \! \times 2^n$ 实矩阵进行{\|经典\|}处理，但仅需 $O(n^2)$ 次测量。该技术假设多量子比特测量误差由两两关联主导，通过 $n(n-1)k/2$ 次双量子比特实验进行估计，其中 $k$ 为与精度相关的参数。我们在 IBM 和 Rigetti 在线超导量子计算机上演示了该技术，从而比较了它们的 SPAM 误差在幅度和关联程度上的差异。我们还研究了关联随寄存器几何布局的变化关系。我们发现两两关联模型在超导量子比特的线性阵列上相当准确。然而，排列更紧密的二维几何中的量子比特表现出显著的高阶（如三量子比特）SPAM 误差关联。