論文の概要: Characterizing physical and logical errors in a transversal CNOT via cycle error reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11980v1
- Date: Wed, 16 Apr 2025 11:22:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-17 14:39:10.897603
- Title: Characterizing physical and logical errors in a transversal CNOT via cycle error reconstruction
- Title（参考訳）: 周期誤差再構成によるCNOTの物理的および論理的誤りのキャラクタリゼーション
- Authors: Nicholas Fazio, Robert Freund, Debankan Sannamoth, Alex Steiner, Christian D. Marciniak, Manuel Rispler, Robin Harper, Thomas Monz, Joseph Emerson, Stephen D. Bartlett,
- Abstract要約: フォールトトレラントな量子コンピューティングに進むためには、論理プリミティブの根底にあるエラーメカニズムを理解する必要がある。
本稿では,サイクルエラー再構成によるフォールトトレラント動作に関連する物理誤差特性を特徴付ける新しい能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24075310817964646
- License:
- Abstract: The development of prototype quantum information processors has progressed to a stage where small instances of logical qubit systems perform better than the best of their physical constituents. Advancing towards fault-tolerant quantum computing will require an understanding of the underlying error mechanisms in logical primitives as they relate to the performance of quantum error correction. In this work we demonstrate the novel capability to characterize the physical error properties relevant to fault-tolerant operations via cycle error reconstruction. We illustrate this diagnostic capability for a transversal CNOT, a prototypical component of quantum logical operations, in a 16-qubit register of a trapped-ion quantum computer. Our error characterization technique offers three key capabilities: (i) identifying context-dependent physical layer errors, enabling their mitigation; (ii) contextualizing component gates in the environment of logical operators, validating the performance differences in terms of characterized component-level physics, and (iii) providing a scalable method for predicting quantum error correction performance using pertinent error terms, differentiating correctable versus uncorrectable physical layer errors. The methods with which our results are obtained have scalable resource requirements that can be extended with moderate overhead to capture overall logical performance in increasingly large and complex systems.
- Abstract（参考訳）: 量子情報プロセッサのプロトタイプの開発は、論理量子ビットシステムの小さなインスタンスが、それらの物理成分のベストよりも優れた性能を発揮する段階へと進んできた。
フォールトトレラントな量子コンピューティングへの適応には、量子エラー訂正の性能に関連する論理プリミティブの根底にあるエラー機構を理解する必要がある。
本研究は,サイクルエラー再構成によるフォールトトレラント動作に関連する物理誤差特性を特徴付ける新しい能力を示す。
本稿では,量子論理演算の原型である超越性CNOTの16量子ビットレジスタの診断能力について述べる。
私たちのエラーキャラクタリゼーション技術は3つの重要な機能を提供します。
一 文脈依存の物理層エラーを識別し、その緩和を可能にすること。
二 論理演算子の環境における成分ゲートの文脈化、特徴的成分レベル物理学における性能差の検証、及び
三 関連する誤差項を用いて量子誤り訂正性能を予測し、補正不能な物理層エラーと補正不能な物理層エラーを区別するスケーラブルな方法を提供すること。
我々の結果が得られた手法は、ますます大規模で複雑なシステムにおける全体的な論理的性能を捉えるために、適度なオーバーヘッドで拡張できるスケーラブルなリソース要件を持つ。
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