論文の概要: Mapping Surface Code to Superconducting Quantum Processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13729v1
• Date: Fri, 26 Nov 2021 19:41:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 19:23:48.206647
• Title: Mapping Surface Code to Superconducting Quantum Processors
• Title（参考訳）: 超伝導量子プロセッサへの表面コードマッピング
• Authors: Anbang Wu, Gushu Li, Hezi Zhang, Gian Giacomo Guerreschi, Yufei Ding, Yuan Xie
• Abstract要約: 超伝導デバイス上で表面コードをマッピングする3つの課題について述べるとともに,これらの課題を克服するための総合的な合成フレームワークを提案する。 我々は,浅部シンドローム抽出回路の存在を保証するために,データキュービットを割り当てる幾何学的手法を採用する。 第2に、データキュービットで囲まれたブリッジキュービットのみを使用し、データキュービット間の短い経路をマージすることで、ブリッジキュービットの数を削減します。 第3に、完全表面符号誤り検出サイクルに必要な総時間を最小限に抑えるために、効率的なシンドローム抽出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.053978108409149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we formally describe the three challenges of mapping surface code on superconducting devices, and present a comprehensive synthesis framework to overcome these challenges. The proposed framework consists of three optimizations. First, we adopt a geometrical method to allocate data qubits which ensures the existence of shallow syndrome extraction circuit. The proposed data qubit layout optimization reduces the overhead of syndrome extraction and serves as a good initial point for following optimizations. Second, we only use bridge qubits enclosed by data qubits and reduce the number of bridge qubits by merging short path between data qubits. The proposed bridge qubit optimization reduces the probability of bridge qubit conflicts and further minimizes the syndrome extraction overhead. Third, we propose an efficient heuristic to schedule syndrome extractions. Based on the proposed data qubit allocation, we devise a good initial schedule of syndrome extractions and further refine this schedule to minimize the total time needed by a complete surface code error detection cycle. Our experiments on mainsstream superconducting quantum architectures have demonstrated the efficiency of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,超伝導デバイス上で表面コードをマッピングする3つの課題を正式に記述し,これらの課題を克服するための総合的な合成フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは3つの最適化で構成されている。 まず,データキュービットをアロケートする幾何学的手法を採用し,浅いシンドローム抽出回路の存在を保証する。 提案したデータキュービットレイアウト最適化は、シンドローム抽出のオーバーヘッドを低減し、後続の最適化のための良い初期点となる。 次に、データキュービットで囲まれたブリッジキュービットのみを使用し、データキュービット間の短いパスをマージすることでブリッジキュービットの数を減らす。 提案したブリッジキュービット最適化は、ブリッジキュービット競合の確率を低減し、さらにシンドローム抽出オーバーヘッドを最小化する。 第3に,スケジュール症候群抽出のための効率的なヒューリスティックを提案する。 提案するデータ量子ビット割り当てに基づいて,シンドローム抽出の適切な初期スケジュールを考案し,このスケジュールをさらに洗練し,表面符号誤り検出サイクルに必要な総時間を最小限にする。 主ストリーム超伝導量子アーキテクチャに関する実験により,提案手法の有効性を実証した。

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