論文の概要: Improved error correction with leakage reduction units built into qubit measurement in a superconducting quantum processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17460v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 18:02:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:19.157465
• Title: Improved error correction with leakage reduction units built into qubit measurement in a superconducting quantum processor
• Title（参考訳）: 超伝導量子プロセッサにおける量子ビット計測に組み込んだリーク低減ユニットによる誤り訂正の改善
• Authors: Yuejie Xin, Sean L. M. van der Meer, Marc Serra-Peralta, Tim H. F. Vroomans, Matvey Finkel, Hendrik M. Veen, Mark W. Beekman, Leonardo DiCarlo,
• Abstract要約: 非計算状態への漏洩は時間と空間の相関誤差の源である。 本稿では,トランスモン測定と同時に動作する高忠実度漏洩低減ユニット(LRU)について実験的に紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leakage to non-computational states is a source of correlated errors in both time and space that limits the effectiveness of quantum error correction (QEC) with superconducting circuits. We present and experimentally demonstrate a high-fidelity, leakage reduction unit (LRU) operating concurrently with transmon measurement without incurring time overhead. Adapted from double-drive reset of population (DDROP), the protocol utilizes simultaneous drives on the transmon and its readout resonator, leveraging the dispersive shift to create a directional process that returns the transmon to the computational subspace. The LRU achieves a 98.4% leakage removal fraction without compromising the computational-state assignment fidelity (99.2%). We combine LRU-enhanced measurement and neural-network decoding to successfully suppress logical error rates in both memory and stability QEC experiments without any post-selection.
• Abstract（参考訳）: 非計算状態への漏洩は、量子エラー補正(QEC)と超伝導回路の有効性を制限する時間と空間の相関エラーの源である。 本稿では,時間オーバーヘッドを発生させることなく,トランスモン測定と同時動作する高忠実・リーク低減ユニット(LRU)について実験的に紹介する。 DDROP(Double-drive Reset of population)に適応して、このプロトコルはトランスモンとリードアウト共振器の同時駆動を利用し、分散シフトを利用してトランスモンを計算部分空間に戻す方向プロセスを生成する。 LRUは、計算状態の割り当て忠実度(99.2%)を損なうことなく、98.4%のリーク除去率を達成する。 我々は,LRU強化測定とニューラルネットデコーディングを組み合わせることで,メモリおよび安定QEC実験における論理的誤り率の抑制に成功している。

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