論文の概要: Optimized Clifford Noise Reduction: Theory, Simulations and Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13356v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 21:47:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 20:09:24.005613
• Title: Optimized Clifford Noise Reduction: Theory, Simulations and Experiments
• Title（参考訳）: 最適化クリフォード騒音低減法:理論・シミュレーション・実験
• Authors: Edwin Tham, Nicolas Delfosse,
• Abstract要約: 本稿では,CliNR部分誤り訂正方式の最適化について述べる。 誤差は、パウリ作用素の列を測定することによって補正される。 提案アルゴリズムは,CliNRの性能を25%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.685668802278156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose several optimizations of the CliNR partial error correction scheme which implements Clifford circuits by consuming a resource state. Errors are corrected by measuring a sequence of Pauli operators that we refer to as the verification sequence. We first propose a global optimization algorithm searching for a verification sequence resulting in a low logical error rate using tabu search. Then, we introduce a proxy for the logical error rate which is easier to evaluate and we design a two-step optimization algorithm. First, a verification sequence minimizing the proxy is computed, then this sequence is refined by reintroducing the logical error rate. Finally, we identify a large group of automorphisms of the search space which preserve the proxy and we use this symmetry to reduce the size of the search space. This results in a 168 $\times$ (respectively 20,160 $\times$) reduction of the size of the search space for the optimization of verification sequences with three (respectively four) Pauli operators. Our numerical simulations for 20-qubit Clifford circuits with size 400 under the ion chain model show that our optimization algorithms improve the performance of CliNR by 25% and that the two-step optimization achieves the same results as the global optimization with 64% fewer evaluations of the logical error rate. Finally, we perform experiments on a 36-qubit trapped ion quantum computer, without mid-circuit measurements, showing that the CZNR variant of CliNR is at breakeven.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リソース状態を消費することでクリフォード回路を実装したCliNR部分誤り訂正方式の最適化について述べる。 誤差は、検証シーケンスと呼ばれるパウリ作用素の列を測定することによって補正される。 まず,タブ探索を用いた論理誤り率の低い検証シーケンスを探索する大域的最適化アルゴリズムを提案する。 次に、評価が容易な論理誤差率のプロキシを導入し、2段階最適化アルゴリズムを設計する。 まず、プロキシを最小化する検証シーケンスを計算し、論理エラー率を再導入することにより、このシーケンスを洗練する。 最後に、プロキシを保存する探索空間の自己同型を多数同定し、この対称性を用いて探索空間のサイズを小さくする。 この結果、168$\times$ (respectively 20,160$\times$) は、3つの(respectively four)パウリ作用素による検証シーケンスの最適化のために検索空間のサイズを縮小する。 イオン連鎖モデルに基づく20量子クリフォード回路の数値シミュレーションにより、最適化アルゴリズムはCliNRの性能を25%向上し、2段階最適化は論理誤差率を64%減らして大域最適化と同じ結果が得られることを示した。 最後に、CliNRのCZNR変種が破断していることを示すため、中間回路の測定を行わずに36量子ビットのイオン量子コンピュータで実験を行った。

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