論文の概要: Hybrid cat-transmon architecture for scalable, hardware-efficient quantum error correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23363v1
- Date: Wed, 30 Oct 2024 18:10:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-01 17:01:31.363163
- Title: Hybrid cat-transmon architecture for scalable, hardware-efficient quantum error correction
- Title(参考訳): スケーラブルでハードウェア効率の良い量子誤り訂正のためのハイブリッドキャットトランスモンアーキテクチャ
- Authors: Connor T. Hann, Kyungjoo Noh, Harald Putterman, Matthew H. Matheny, Joseph K. Iverson, Michael T. Fang, Christopher Chamberland, Oskar Painter, Fernando G. S. L. Brandão,
- Abstract要約: 本研究では,ハイブリッドキャットトランスモン量子コンピューティングアーキテクチャの長期的展望について検討する。
消散性猫量子ビットはデータ量子ビットの役割を担い、エラーシンドロームはアシラリートランスモン量子ビットを用いて測定される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.49461339690516
- License:
- Abstract: Dissipative cat qubits are a promising physical platform for quantum computing, since their large noise bias can enable more hardware-efficient quantum error correction. In this work we theoretically study the long-term prospects of a hybrid cat-transmon quantum computing architecture where dissipative cat qubits play the role of data qubits, and error syndromes are measured using ancillary transmon qubits. The cat qubits' noise bias enables more hardware-efficient quantum error correction, and the use of transmons allows for practical, high-fidelity syndrome measurement. While correction of the dominant cat Z errors with a repetition code has recently been demonstrated in experiment, here we show how the architecture can be scaled beyond a repetition code. In particular, we propose a cat-transmon entangling gate that enables the correction of residual cat X errors in a thin rectangular surface code, so that logical error can be arbitrarily suppressed by increasing code distance. We numerically estimate logical memory performance, finding significant overhead reductions in comparison to architectures without biased noise. For example, with current state-of-the-art coherence, physical error rates of $10^{-3}$ and noise biases in the range $10^{3} - 10^{4}$ are achievable. With this level of performance, the qubit overhead required to reach algorithmically-relevant logical error rates with the cat-transmon architecture matches that of an unbiased-noise architecture with physical error rates in the range $10^{-5} - 10^{-4}$.
- Abstract(参考訳): 消散性猫量子ビットは、大きなノイズバイアスがよりハードウェア効率のよい量子エラー補正を可能にするため、量子コンピューティングのための有望な物理プラットフォームである。
本研究では,散逸性猫量子ビットがデータ量子ビットの役割を担うハイブリッドキャット-トランモン量子コンピューティングアーキテクチャの長期的展望を理論的に検討し,アシラリートランスモン量子ビットを用いて誤差シンドロームを測定する。
猫量子ビットのノイズバイアスは、よりハードウェア効率のよい量子エラー補正を可能にし、トランスモンの使用は実用的な高忠実性症候群測定を可能にする。
繰り返しコードによる支配的な猫Zエラーの補正が最近実験で実証されているが、ここでは、繰り返しコードを超えてアーキテクチャをどのように拡張できるかを示す。
特に,極薄長方形曲面符号における残留猫X誤差の補正を可能にするキャットトランスモンエンタングゲートを提案し,符号距離を増大させることで論理誤差を任意に抑制することができる。
我々は論理記憶性能を数値的に推定し、バイアスノイズのないアーキテクチャと比較してかなりのオーバヘッド削減を見出した。
例えば、現在の最先端コヒーレンスでは、10^{-3}$の物理誤差率と10^{3} - 10^{4}$の範囲のノイズバイアスが達成可能である。
このレベルの性能では、アルゴリズムで関連する論理的エラー率に達するのに必要なキュービットオーバーヘッドは、10^{-5} - 10^{-4}$の範囲の物理的エラー率を持つ非バイアス付きノイズアーキテクチャのそれと一致する。
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