transmon量子比特阵列中磁通串扰的基于学习的校准
量子物理
2023-09-07 v3
摘要
由磁通可调数据量子比特和耦合量子比特组成的超导量子处理器是一种有前景的量子计算平台。然而，磁通控制线与组成量子比特之间的磁通串扰妨碍了量子比特频率的精确控制，给该平台的扩展带来挑战。为实现高保真度数字和模拟量子操作，必须表征磁通串扰并加以补偿。本工作中，我们引入一种基于学习的校准协议，并通过校准一个含16个磁通可调transmon量子比特的阵列展示了其实验性能。为证明协议的可扩展性，我们模拟了更大transmon量子比特阵列的串扰矩阵学习过程。我们观察到随系统尺寸呈经验线性缩放，同时将中位量子比特频率误差保持在 kHz以下。
引用
@article{arxiv.2303.03347,
title = {Learning-based Calibration of Flux Crosstalk in Transmon Qubit Arrays},
author = {Cora N. Barrett and Amir H. Karamlou and Sarah E. Muschinske and Ilan T. Rosen and Jochen Braumüller and Rabindra Das and David K. Kim and Bethany M. Niedzielski and Meghan Schuldt and Kyle Serniak and Mollie E. Schwartz and Jonilyn L. Yoder and Terry P. Orlando and Simon Gustavsson and Jeffrey A. Grover and William D. Oliver},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.03347},
year = {2023}
}
备注
20 pages, 16 figures; replaced with published version