学习量子设备的噪声指纹
量子物理
2022-04-04 v1 人工智能
机器学习
摘要
噪声源不可避免地影响任何量子技术设备。噪声的主要特征预期严格依赖于实现量子设备的物理平台，表现为可区分的指纹形式。噪声源也预期随时间演化与变化。在此，我们首先识别然后通过实验表征 IBM 云端可用量子计算机的噪声指纹，借助旨在利用按时间排序的测量结果概率序列对噪声分布进行分类的机器学习技术。
引用
@article{arxiv.2109.11405,
title = {Learning the noise fingerprint of quantum devices},
author = {Stefano Martina and Lorenzo Buffoni and Stefano Gherardini and Filippo Caruso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.11405},
year = {2022}
}
备注
20 pages, 3 figures, 5 tables, research article