論文の概要: Suppressing Measurement Noise in Logical Qubits Through Measurement Scheduling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07173v1
- Date: Mon, 12 May 2025 01:54:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.23909
- Title: Suppressing Measurement Noise in Logical Qubits Through Measurement Scheduling
- Title(参考訳): 計測スケジューリングによる論理量子ビットの測定ノイズの抑制
- Authors: Xiao-Yue Xu, Chen Ding, Wan-Su Bao,
- Abstract要約: 単発測定におけるノイズは論理的読み出し精度を制限し、量子計算において重要なボトルネックを形成する。
本稿では,論理的読み出し誤りを抑制する動的測度スケジューリングプロトコルを提案し,誤り発生キュービットから安定ノードへの計測タスクを適応的に再分配する。
数値シミュレーションにより,3~11の符号距離で論理誤差率を最大34%削減できることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.419616346522232
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum error correction is essential for reliable quantum computation, where surface codes demonstrate high fault-tolerant thresholds and hardware efficiency. However, noise in single-shot measurements limits logical readout fidelity, forming a critical bottleneck for fault-tolerant quantum computation. We propose a dynamic measurement scheduling protocol that suppresses logical readout errors by adaptively redistributing measurement tasks from error-prone qubits to stable nodes. Using shallow entangled circuits, the protocol balances gate errors and measurement noise. This is achieved by dynamically prioritizing resource allocation based on topological criticality and error metrics. When addressing realistic scenarios where temporal constraints are governed by decoherence limits and error-correction requirements, we implement reinforcement learning (RL) to achieve adaptive measurement scheduling. Numerical simulations show that logical error rates can be reduced by up to 34% across code distances for 3 to 11, with enhanced robustness in measurement-noise-dominated systems. Our protocol offers a versatile, hardware-efficient solution for high-fidelity quantum error correction, advancing large-scale quantum computing.
- Abstract(参考訳): 量子誤り訂正は、表面符号が高い耐故障しきい値とハードウェア効率を示す、信頼性の高い量子計算に不可欠である。
しかし、単発測定におけるノイズは論理的読み出し精度を制限し、フォールトトレラント量子計算において重要なボトルネックとなる。
本稿では,論理的読み出し誤りを抑制する動的測度スケジューリングプロトコルを提案し,誤り発生キュービットから安定ノードへの計測タスクを適応的に再分配する。
浅い絡み合った回路を用いて、プロトコルはゲートエラーと測定ノイズのバランスをとる。
これは、トポロジ的臨界度とエラーメトリクスに基づいてリソース割り当てを動的に優先順位付けすることで達成される。
時間的制約がデコヒーレンス限界と誤り訂正要求によって支配される現実的なシナリオに対処する場合、適応的な測定スケジューリングを実現するために強化学習(RL)を実装する。
数値シミュレーションにより,3~11の符号距離で論理誤差率を最大34%削減でき,測定ノイズ支配システムにおけるロバスト性の向上が示されている。
我々のプロトコルは、高忠実度量子誤り訂正のための汎用的でハードウェア効率のよいソリューションを提供し、大規模量子コンピューティングを推し進めている。
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