误差分布

使用周期误差重建估计误差分布的相干贡献

缓解和校准方案对于最大限度地扩大当今的嘈杂中型量子 (NISQ) 硬件的计算范围至关重要，但这些方案通常专门用于解决相干或退相干误差源。因此，量化这两类误差是在对误差抑制工具进行基准测试时理想的特性。在本文中，我们提出了一种可扩展的以周期为中心的方法，用于详细估计相干对硬计算周期误差分布的贡献。我们建议的协议基于周期误差重建 (CER)，也称为 K 体噪声重建 (KNR)。该协议类似于周期基准测试 (CB)，因为它基于泡利保真度估计提供以周期为中心的诊断 [1]。我们在 CER 中引入了一个额外的超参数，允许硬周期在进行泡利旋转之前折叠多次。对我们添加的超参数的不同值执行 CER 可以通过保真度衰减公式的推广来估计相干误差贡献。我们通过量子模拟器上的数值模拟确认了我们方法的准确性，并在三个 IBM 芯片（即 ibmq_guadalupe 、 ibmq_manila 和 ibmq_montreal ）上进行了概念验证实验。在这三个实验中，我们测量了 Z 中存在显著的相干误差偏差。