数据集概述
本数据集为论文“Efficient learning of quantum noise”的配套数据，基于IBMQ 14量子设备生成，包含量子噪声高效学习实验的原始数据、分析代码及说明文档。数据用于构建量子噪声相关矩阵，支持检测量子设备中的关联错误，为量子信息处理器的噪声计量提供支撑。
文件详解
- README.md：文档格式，为数据仓库说明文件，介绍数据来源（IBMQ 14）、数据用途（生成论文图表与分析）、数据生成方法（单/双Clifford旋转的RB电路模拟）及文件结构（data子文件夹存数据、notebook子文件夹存Python笔记本）。
- jupyter_notebook.zip：压缩格式，包含用于读取数据的Python笔记本文件。
- data.zip：压缩格式，包含量子噪声学习实验的原始数据文件。
- Linear_Chain.nb：nb格式，为线性链相关的分析文件。
数据来源
论文“Efficient learning of quantum noise”
适用场景
- 量子噪声表征研究：利用数据构建量子噪声相关矩阵，检测量子设备中的任意关联错误。
- 量子设备性能评估：分析14量子比特超导架构的噪声错误率，评估设备精度与稳定性。
- 量子错误校正优化：基于噪声数据定制量子错误校正码，降低量子计算开销。
- 量子计算容错协议开发：支撑定制化容错协议设计，提升量子系统抗噪声能力。
