論文の概要: PropHunt: Automated Optimization of Quantum Syndrome Measurement Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17580v1
• Date: Sat, 24 Jan 2026 20:22:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.99839
• Title: PropHunt: Automated Optimization of Quantum Syndrome Measurement Circuits
• Title（参考訳）: PropHunt:量子シンドローム計測回路の自動最適化
• Authors: Joshua Viszlai, Satvik Maurya, Swamit Tannu, Margaret Martonosi, Frederic T. Chong,
• Abstract要約: シンドローム計測(SM)回路は、コードの論理誤差率を定義する。 PropHuntはCSSコードのSM回路を最適化する自動化ツールである。 我々はまた、論理誤差率に対するPropHuntのきめ細かい制御を利用してZero-Noise Extrapolation(ZNE)を改善する、短期QECアプリケーションであるHook-ZNEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.417269705653019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fault-Tolerant Quantum Computing (FTQC) relies on Quantum Error Correction (QEC) codes to reach error rates necessary for large scale quantum applications. At a physical level, QEC codes perform parity checks on data qubits, producing syndrome information, through Syndrome Measurement (SM) circuits. These circuits define a code's logical error rate and must be run repeatedly throughout the entire program. The performance of SM circuits is therefore critical to the success of a FTQC system. While ultimately implemented as physical circuits, SM circuits have challenges that are not addressed by existing circuit optimization tools. Importantly, inside SM circuits themselves errors are expected to occur, and how errors propagate through SM circuits directly impacts which errors are detectable and correctable, defining the code's logical error rate. This is not modeled in NISQ-era tools, which instead optimize for targets such as gate depth or gate count to mitigate the chance that any error occurs. This gap leaves key questions unanswered about the expected real-world effectiveness of QEC codes. In this work we address this gap and present PropHunt, an automated tool for optimizing SM circuits for CSS codes. We evaluate PropHunt on a suite of relevant QEC codes and demonstrate PropHunt's ability to iteratively improve performance and recover existing hand-designed circuits automatically. We also propose a near-term QEC application, Hook-ZNE, which leverages PropHunt's fine-grained control over logical error rate to improve Zero-Noise Extrapolation (ZNE), a promising error mitigation strategy.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラント量子コンピューティング(FTQC)は、大規模量子アプリケーションに必要なエラー率に到達するために量子エラー補正(QEC)符号に依存している。 物理レベルでは、QEC符号はデータキュービットのパリティチェックを行い、シンドローム計測(SM)回路を介してシンドローム情報を生成する。 これらの回路はコードの論理エラー率を定義し、プログラム全体を通して繰り返し実行する必要がある。 したがって、SM回路の性能はFTQCシステムの成功に不可欠である。 最終的に物理回路として実装されるが、SM回路には既存の回路最適化ツールでは対処できない課題がある。 重要なことは、SM回路の内部でエラーが発生することが期待され、SM回路を介してどのようにエラーが伝播するかが、どのエラーが検出可能で修正可能かに直接影響し、コードの論理的エラー率を定義することである。 これはNISQ時代のツールではモデル化されておらず、ゲート深さやゲート数などのターゲットを最適化することでエラーが発生する可能性を軽減している。 このギャップはQEC符号の現実的な有効性について未解決の重要な疑問を残している。 本稿では、このギャップに対処し、CSSコードのSM回路を最適化する自動化ツールであるPropHuntを紹介する。 我々は,関連するQEC符号の集合上でPropHuntを評価し,PropHuntが繰り返し性能を向上し,既存のハンドデザイン回路を自動回復する能力を示す。 また,論理的誤り率に対するPropHuntのきめ細かい制御を活用し,Zero-Noise Extrapolation (ZNE) を改良した近距離QECアプリケーションであるHook-ZNEを提案する。

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