The thesis work discusses the design, realization, characterization and operation of a two-qubit processor implemented using capacitively coupled tunable superconducting qubits of the Transmon type. Each qubit can be manipulated and read out individually using a non-destructive single-shot readout. In addition, a universal-two qubit gate can be implemented using the interaction between the qubits. The processor implements therefore all basic building blocks of a universal two-qubit quantum processor. Using it, we implement the universal square root of iSWAP two-qubit gate, characterizing the gate operation by quantum process tomography and obtaining a gate fidelity of 90 %. We use this gate to create entangled two-qubit Bell states and perform a test of the CHSH Bell inequality, observing a violation of the classical boundary by 22 standard eviations after correcting for readout errors. Using the implemented two-qubit gate, we run the so-called Grover search algorithm: For two-qubits, this algorithm finds among four elements {00, 01, 10, 11} the one element y that solves a search problem encoded by a function f for which f(y) = 1 and f(x != y) = 0. Our implementation retrieves the correct answer to the search problem after a single evaluation of the search function f(x), with a success probability between 52 % and 67 %, therefore outperforming classical algorithms that are bound to a success probability of 25 %. This constitutes therefore a proof-of-concept of the quantum speed-up for superconducting quantum processors. Finally, we propose a scalable architecture for a superconducting quantum processor that can potentially overcome the scalability issues faced by today's superconducting qubit architectures.

Les circuits quantiques supraconducteurs sont étudiés dans de nombreux laboratoires. Ces recherches ont pour objectif de pouvoir construire et coupler plusieurs bits quantiques supraconducteurs pour le traitement de l'information quantique. La description théorique de ces circuits repose sur la dynamique couplée des différences de phase supraconductrice aux jonctions Josephson et des degrés de liberté associés à l’environnement électromagnétique. Cette dynamique non-linéaire a été très étudiée dans le régime classique. Les effets quantiques ont été abordés par des théories de perturbation supposant que certains degrés de liberté sont thermalisés. En revanche, il existe peu de résultats sur la dynamique quantique couplée dans un régime non perturbatif. Le but du projet de thèse sera de décrire le crossover entre les régimes classique et quantique dans le cas d’une jonction Josephson en série avec un résonateur électromagnétique. Pour cela, le candidat étudiera les équations maîtresses pour ce système par des méthodes analytiques et numériques. L’objectif à plus long terme sera de comprendre comment générer et manipuler des photons grâce au contrôle électrique résolu en temps de ces circuits. / Superconducting quantum circuits are currently investigated in many labs. An important goal of this research is to build and couple several superconducting quantum bits for quantum information processing. The theoretical description of these circuits is based on the coupled dynamics of the superconducting phase differences at the Josephson junctions and the degrees of freedom of the surrounding electromagnetic environment. This nonlinear dynamics has been much studied in the classical regime. Quantum effects have been considered by perturbative methods, assuming that some degrees of freedom are thermalized. In contrast, the coupled quantum dynamics was largely unexplored in a non-perturbative regime. The goal of the trainee will be to describe the crossover between the classical and quantum regimes in the case of a single Josephson junction coupled to an electromagnetic resonator. For this, the candidate will study the master equations for this system with analytical and numerical methods. In the long term, the aim will be to understand how to generate and manipulate photons thanks to time-resolved electric control of the circuit.

Le sujet de thèse est une étude théorique des modes normaux d’oscillations plasma dans des chaînes de jonctions Josephson supra-conductrices. Les propriétés de ces modes normaux peuvent être contrôlés en choisissant une modulation spatiale appropriée de paramètres des jonctions le long de la chaîne et/ou un couplage approprié à l'environnement extérieur. Le travail théorique au sein du LPMMC se fait en étroite collaboration avec l'équipe expérimentale"Cohérence Quantique" à l'Institut Néel. Les problèmes spécifiques étudiés dans la thèse sont : modélisation détaillée du couplage des modes normaux à l'environnement pour leur caractérisation dans une expérience de transmission de micro-ondes, dissipation intrinsèque des oscillations du plasma à cause de quasi-particules hors équilibre, l'optimisation de la structure spatiale de la chaîne de jonctions Josephson pour son utilisation en tant qu'une super-inductance. / The subject of thesis is a theorerical study of normal modes of plasma oscillations in superconducting Josephson junction chains. The properties of these normal modes can be controlled by choosing an appropriate spatial modulation of the junction parameters along the chain and/or an appropriate coupling to the external environment. The theoretical work at LPMMC is performed in a close collaboration with the experimental Quantum Coherence group at Néel Institute. The specific problems studied in this thesis are : detailed modeling of the normal mode coupling to the environment for probing them in a microwave transmission experiment, intrinsic dissipation of plasma oscillations due to the presence of non-equilibrium quasi-particles, optimization of the spatial structure of the Josephson junction chain for its use as a super-inductance.

L'informatique quantique exploite les phénomènes de la théorie quantique pour le traitement de l'information, tandis que l'apprentissage automatique s'intéresse aux algorithmes qui peuvent s'améliorer en fonction des expériences passées. L'informatique quantique a produit des algorithmes qui dépassent de loin les capacités des ordinateurs classiques que nous utilisons tous les jours. Cependant, l'identification de nouveaux algorithmes quantiques fut moins prolifique que dans le cas classique. Ces dernières années, on a cherché à combiner l'informatique quantique et l'apprentissage automatique. Le cadre de l'apprentissage automatique a servi à apprendre les paramètres de circuits quantiques paramétrés dans l'espoir d'apprendre à résoudre des problèmes où les phénomènes quantiques peuvent aider grâce au traitement de l'information quantique. L'objectif principal de ce mémoire est de pousser plus loin cette idée d'apprentissage de circuits quantiques et de fonder solidement ses capacités en développant une architecture universelle de circuit quantique paramétré. La première contribution est une évaluation d'algorithmes d'optimisation itératifs actuels pour les circuits quantiques paramétrés en tant que modèles d'apprentissage automatique, ainsi que la présentation d'un algorithme d'optimisation itératif simple, mais robuste. La deuxième contribution est une architecture de circuit quantique dans laquelle une famille de petits circuits avec des connexions arbitraires peut être intégrée. / Quantum information processing leverages the phenomena of quantum theory for information processing, while machine learning concerns itself with algorithms that can improve based on past experiences. Quantum information processing has produced algorithms that go far past the capabilities of the classical computers we use every day. However, the identification of new quantum algorithms has been much slower than during the early days of classical computing. In recent years, there has been a push to combine quantum information processing and machine learning. The framework of machine learning has been used to learn quantum circuits in the hopes of learning to solve problems where quantum phenomena can help through the use of quantum information processing. The main goal of this thesis is to further push this idea of learning quantum circuits and to solidly ground its capabilities by developing a learnable parametrized universal quantum circuit. The first contribution is an assessment of current optimization methods for parametrized quantum circuits as machine learning models. The second contribution is a quantum circuit architecture in which a family of smaller circuits with arbitrary connections can be embedded.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal