漂移量子比特的模型验证与误差归因

量子比特的性能通常以各种单值指标报告，这些指标每个都提供了底层噪声机制限制性能的一个方面。然而，这些指标的值可能会随着时间漂移，报告单个量子比特性能的数值无法考虑导致这种漂移的低频噪声过程。在本工作中，我们演示了如何使用这些值的分布来验证或否定候选噪声模型。我们聚焦于随机基准测试（RB）的情况，通常报告单个误差率，但当进行多次RB测试时，这种误差率可能会随时间漂移。我们表明，对RB误差率分布使用Kolmogorov-Smirnov统计量可用于排除噪声模型，前提是实验在足够长的时间间隔内进行，以捕获相关的低频噪声。在获得噪声模型的信心后，我们展示在使用漂移RB误差率分布进行误差归因时必须谨慎处理。