Abstract Two-qubit gates are important components of quantum computing. However, unwanted interactions between qubits (so-called parasitic gates) can be particularly problematic and degrade the performance of quantum applications. In this work, we present two software methods to mitigate parasitic two-qubit gate errors. The first approach is built upon the Cartan’s KAK decomposition and keeps the original unitary decomposition for the error-free native two-qubit gate. It counteracts a parasitic two-qubit gate by only applying single-qubit rotations and therefore has no two-qubit gate overhead. We show the optimal choice of single-qubit mitigation gates. The second approach applies a numerical optimisation algorithm to re-compile a target unitary into the error-parasitic two-qubit gate plus single-qubit gates. We demonstrate these approaches on the CPhase-parasitic iSWAP-like gates. The KAK-based approach helps decrease unitary infidelity by a factor of 3 compared to the noisy implementation without error mitigation. When arbitrary single-qubit rotations are allowed, recompilation could completely mitigate the effect of parasitic errors but may require more native gates than the KAK-based approach. We also compare their average gate fidelity under realistic noise models, including relaxation and depolarising errors. Numerical results suggest that different approaches are advantageous in different error regimes, providing error mitigation guidance for near-term quantum computers.

中文翻译：

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相干双量子位门错误的软件缓解

摘要 双量子比特门是量子计算的重要组成部分。然而，量子位（所谓的寄生门）之间不需要的相互作用可能会特别成问题，并会降低量子应用的性能。在这项工作中，我们提出了两种软件方法来减轻寄生双量子比特门错误。第一种方法建立在 Cartan 的 KAK 分解的基础上，并为无错误的原生双量子比特门保留原始的单一分解。它通过仅应用单量子位旋转来抵消寄生的双量子位门，因此没有双量子位门开销。我们展示了单量子位缓解门的最佳选择。第二种方法应用数值优化算法将目标酉重新编译为误差寄生双量子位门加单量子位门。我们在 CPhase-parasitic iSWAP-like 门上演示了这些方法。与没有错误缓解的嘈杂实现相比，基于 KAK 的方法有助于将单一不忠降低 3 倍。当允许任意单量子位旋转时，重新编译可以完全减轻寄生错误的影响，但可能需要比基于 KAK 的方法更多的本机门。我们还比较了它们在现实噪声模型下的平均门保真度，包括松弛和去极化误差。数值结果表明，不同的方法在不同的错误状态下是有利的，为近期的量子计算机提供了错误缓解指导。与没有错误缓解的嘈杂实现相比，基于 KAK 的方法有助于将单一不忠降低 3 倍。当允许任意单量子位旋转时，重新编译可以完全减轻寄生错误的影响，但可能需要比基于 KAK 的方法更多的本机门。我们还比较了它们在现实噪声模型下的平均门保真度，包括松弛和去极化误差。数值结果表明，不同的方法在不同的错误状态下是有利的，为近期的量子计算机提供了错误缓解指导。与没有错误缓解的嘈杂实现相比，基于 KAK 的方法有助于将单一不忠降低 3 倍。当允许任意单量子位旋转时，重新编译可以完全减轻寄生错误的影响，但可能需要比基于 KAK 的方法更多的本机门。我们还比较了它们在现实噪声模型下的平均门保真度，包括松弛和去极化误差。数值结果表明，不同的方法在不同的错误状态下是有利的，为近期的量子计算机提供了错误缓解指导。我们还比较了它们在现实噪声模型下的平均门保真度，包括松弛和去极化误差。数值结果表明，不同的方法在不同的错误状态下是有利的，为近期的量子计算机提供了错误缓解指导。我们还比较了它们在现实噪声模型下的平均门保真度，包括松弛和去极化误差。数值结果表明，不同的方法在不同的错误状态下是有利的，为近期的量子计算机提供了错误缓解指导。