Randomized Benchmarking
Randomized Benchmarking (RB) misst die mittlere Gatter-Fidelität, indem immer längere zufällige Gattersequenzen ausgeführt werden, die das Qubit nach |0⟩ zurückbringen sollten, und der exponentielle Abfall der Überlebenswahrscheinlichkeit gefittet wird.
Was es bedeutet
Randomized Benchmarking (RB) ist das Standardverfahren, um zu bewerten, wie gut ein Quantenprozessor Gatter ausführt.Das Rezept: ① Erzeuge eine zufällige Gattersequenz; ② ein klassischer Computer berechnet die Nettowirkung der Sequenz und hängt das inverse Gatter an, das alles rückgängig macht — ein perfektes Gerät würde also immer nach |0⟩ zurückkehren; ③ kompiliere die Sequenz mit der aktuellen Kalibrierung und führe sie auf der QPU aus; ④ miss über Hunderte von Wiederholungen die 'Überlebenswahrscheinlichkeit' — wie oft das Gerät wirklich nach |0⟩ zurückkehrt; ⑤ wiederhole das für zunehmend längere Sequenzen.Längere Sequenzen akkumulieren mehr Fehler, daher fällt die Überlebenswahrscheinlichkeit exponentiell mit der Sequenzlänge ab, gemäß P(m) = A·p^m + B.Die Abfallrate liefert die mittlere Gatter-Fidelität (z.B.99,92%), während A und B die Fehler von Zustandspräparation und Messung (SPAM) absorbieren — eine zentrale Stärke, weil so Gatterqualität von Auslesequalität getrennt wird.RB mittelt über zufällige Sequenzen; um ein bestimmtes Gatter wie CNOT zu bewerten, fügt Interleaved RB dieses Gatter zwischen die Zufallsgatter ein und vergleicht die Abfallraten.Alltagsvergleich
Häufige Missverständnisse
- RB ist der schwerste Job im Stack — ein einziger RB-Lauf testet den Transpiler (immer längere Schaltkreise), den Compiler, den Puls-Scheduler, den Client-Server-Transport, den Job-Scheduler, die Steuerelektronik UND die QPU gleichzeitig unter Last, weshalb er so lange dauert.
- Die RB-Zahl ist ein Mittelwert über zufällige Sequenzen — sie liefert NICHT die Fidelität eines bestimmten Gatters. Dafür braucht man Interleaved RB, das das Zielgatter zwischen die Zufallsgatter einfügt und die Abfallraten vergleicht.
Das Wichtigste
- Ablauf: ① zufällige Gattersequenz → ② klassischer Computer hängt das inverse ('Rückgängig'-)Gatter an → ③ Ausführung auf der QPU mit der aktuellen Kalibrierung → ④ Messung der Überlebenswahrscheinlichkeit über Hunderte Wiederholungen → ⑤ Wiederholung für wachsende Sequenzlängen.
- Die Überlebenswahrscheinlichkeit fällt exponentiell mit der Sequenzlänge; die Abfallrate liefert die mittlere Gatter-Fidelität (z. B. 99,92%).
- Im Fit P(m) = A·p^m + B absorbieren A und B die Fehler von Zustandspräparation und Messung (SPAM) und isolieren so den Gatterfehler vom Auslesefehler.
- Standard-RB liefert einen Mittelwert über den Gattersatz; Interleaved RB misst die Fidelität eines bestimmten Gatters.
Verständnis prüfen
Was hängt der klassische Computer beim Randomized Benchmarking an jede zufällige Gattersequenz an, bevor sie auf der QPU läuft?
- A.Eine Messung in der X-Basis
- B.Das inverse Gatter, das die gesamte Sequenz rückgängig macht
- C.Ein zusätzliches Zufallsgatter
- D.Einen Kalibrierungspuls
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Antwort: B. Das inverse Gatter, das die gesamte Sequenz rückgängig macht
Warum: Mit dem angehängten inversen Gatter würde perfekte Hardware das Qubit immer nach |0⟩ zurückbringen — jede Abweichung misst also den akkumulierten Gatterfehler, unabhängig davon, welche Zufallsgatter gewählt wurden.
Welche Rolle spielen die Konstanten A und B im RB-Fit P(m) = A·p^m + B?
- A.Sie legen die mittlere Gatter-Fidelität fest
- B.Sie absorbieren Fehler von Zustandspräparation und Messung (SPAM)
- C.Sie zählen die Anzahl der Qubits
- D.Sie legen die Sequenzlänge fest
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Antwort: B. Sie absorbieren Fehler von Zustandspräparation und Messung (SPAM)
Warum: SPAM-Fehler verschieben und skalieren die Kurve, ändern aber den Abfallparameter p nicht — deshalb isoliert RB den Gatterfehler von Präparations- und Auslesefehlern.
Baut auf
Primärquelle: Magesan, Gambetta & Emerson, Phys. Rev. Lett. 106, 180504 (2011), doi:10.1103/PhysRevLett.106.180504
RB protocol and exponential decay model per Magesan 2011; P(m)=A p^m + B with SPAM absorption is the standard form.
Praktisch lernen
Dieses Konzept ist Teil eines Curriculums mit 46 Leveln, einem interaktiven Simulator und Lumen — einem Tutor, dessen Antworten vor der Anzeige geprüft werden. Level 1–5 sind kostenlos.
