論文の概要: Scheduling of syndrome measurements with a few ancillary qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07913v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 12:27:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.088634
• Title: Scheduling of syndrome measurements with a few ancillary qubits
• Title（参考訳）: 数個のアクビットを用いたシンドローム測定のスケジューリング
• Authors: Shintaro Sato, Yasunari Suzuki,
• Abstract要約: 本稿では,数量子ビットの効率的なシンドローム計測回路を生成するためのフレームワークを提案する。 平衡データとアシラリー量子ビット数は、物理量子ビットの固定総数以下で低い論理誤差率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2209921757303168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum error-correcting codes are a vital technology for demonstrating reliable quantum computation. They require data qubits for encoding quantum information and ancillary qubits for taking error syndromes necessary for error correction. The need for a large number of ancillary qubits is an overhead specific to quantum computing, and it prevents the scaling of quantum computers to a useful size. In this work, we propose a framework for generating efficient syndrome measurement circuits with a few ancillary qubits in CSS codes and provide a method to minimize the total number of physical qubits in general settings. We demonstrated our proposal by applying it to surface codes, and we generated syndrome measurement circuits under several constraints of total qubit count. As a result, we find that balanced data and ancillary qubit counts achieve the lower logical error rates under a fixed total number of physical qubits. This result indicates that using fewer ancillary qubits than the number of stabilizers can be effective for reducing logical error rates in a practical noise model.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正符号は、信頼性の高い量子計算を実証するための重要な技術である。 量子情報を符号化するためのデータ量子ビットと、誤り訂正に必要なエラーシンドロームを取るための補助量子ビットが必要である。 多数の補助量子ビットの必要性は、量子コンピューティングに特有のオーバーヘッドであり、量子コンピュータを有用なサイズにスケールすることを妨げる。 本研究では,CSSコードに数個のアシラリー量子ビットを持つ効率的なシンドローム計測回路を生成するためのフレームワークを提案し,一般設定における物理量子ビットの総数を最小化する手法を提案する。 提案手法を表面符号に適用して実演し, 総量子ビット数に制約のあるシンドローム計測回路を作成した。 その結果,固定された物理量子ビットの総数以下では,平衡データとアシラリー量子ビット数は低い論理誤差率が得られることがわかった。 この結果から, 安定器の数よりも補助量子ビットが少なく, 実用的な雑音モデルにおける論理誤差率の低減に有効であることが示唆された。

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