A numerical method is proposed for simulation of composite open quantum systems. It is based on Lindblad master equations and adiabatic elimination. Each subsystem is assumed to converge exponentially towards a stationary subspace, slightly impacted by some decoherence channels and weakly coupled to the other subsystems. This numerical method is based on a perturbation analysis with an asymptotic expansion. It exploits the formulation of the slow dynamics with reduced dimension. It relies on the invariant operators of the local and nominal dissipative dynamics attached to each subsystem. Second-order expansion can be computed only with local numerical calculations. It avoids computations on the tensor-product Hilbert space attached to the full system. This numerical method is particularly well suited for autonomous quantum error correction schemes. Simulations of such reduced models agree with complete full model simulations for typical gates acting on one and two cat-qubits (Z, ZZ and CNOT) when the mean photon number of each cat-qubit is less than 8. For larger mean photon numbers and gates with three cat-qubits (ZZZ and CCNOT), full model simulations are almost impossible whereas reduced model simulations remain accessible. In particular, they capture both the dominant phase-flip error-rate and the very small bit-flip error-rate with its exponential suppression versus the mean photon number.


翻译:提出了一种用于模拟复合开放量子系统的数值方法,该方法基于林德布拉德主方程和绝热消除。假设每个子系统在受退相干通道轻微影响且与其他子系统弱耦合的情况下,指数收敛至驻留子空间。该数值方法基于含渐近展开的摄动分析,利用降维形式的慢动力学,并依赖于每个子系统局部标称耗散动力学的不变算子。二阶展开仅通过局部数值计算即可实现,避免了在全系统张量积希尔伯特空间上的计算。此方法特别适用于自主量子纠错方案。当每个猫量子比特的平均光子数小于8时,针对单比特和双比特门(Z、ZZ和CNOT)的降阶模型模拟与完整全模型模拟结果一致。对于更大平均光子数及三比特门(ZZZ和CCNOT),全模型模拟几乎不可行,而降阶模型模拟仍可进行。特别地,降阶模型能同时捕获主导的相位翻转错误率和极小的比特翻转错误率,其中比特翻转错误率随平均光子数呈指数抑制。

0
下载
关闭预览

相关内容

牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:45
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:37
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:27
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
9+阅读 · 6月4日
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
11+阅读 · 6月4日
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
7+阅读 · 6月4日
相关资讯
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员