制备方式改变量子控制校准的成本
Preparation Changes the Cost of Calibration for Quantum Control
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中文总结 AI 辅助
本研究提出乘积探针方法，通过更频繁暴露噪声相关性，将量子控制校准的样本复杂度从逆平方降至逆线性，并证明其收益可覆盖开销，在有限预算内实现受保护任务。
中文摘要 AI 辅助
纠错记录能够揭示噪声，但提供控制所需信息的速度过慢。在高斯退相干的表面码中，编码校准学习到一种相关性，主要通过罕见事件反转优选控制。乘积探针通过相同的检查更频繁地暴露该相关性，将理想记录样本复杂度从相位方差的逆平方降低至逆线性。计入校准和执行成本后，我们证明这一收益能够偿还探针开销，并在排除编码校准的预算内实现受保护任务。
英文摘要
Error-correction records can reveal noise yet supply the information needed for control too slowly. In a surface code under Gaussian dephasing, encoded calibration learns a correlation that reverses the preferred control mainly through rare events. A product probe exposes it more often through the same checks, reducing ideal-record sample complexity from inverse-square to inverse-linear in phase variance. Counting both calibration and execution costs, we show that this gain can repay probe overhead and enable protected tasks within budgets that exclude encoded calibration.
发表机构
- International Quantum Academy, Shenzhen（深圳国际量子学院）
- Shenzhen Branch, Hefei National Laboratory, Shenzhen（合肥国家实验室深圳分部）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。
