論文の概要: Measurement-Free Ancilla Recycling via Blind Reset: A Cross-Platform Study on Superconducting and Trapped-Ion Processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08733v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 06:55:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-15 16:38:22.506198
• Title: Measurement-Free Ancilla Recycling via Blind Reset: A Cross-Platform Study on Superconducting and Trapped-Ion Processors
• Title（参考訳）: ブラインドリセットによる無測定アンシラリサイクル:超伝導およびトラップイオンプロセスのクロスプラットフォーム研究
• Abstract要約: 我々は,IQM Garnet,Rigetti Ankaa-3,IonQ上でのブラインドリセット – 大規模シーケンスリプレイによるユニタリリセット – の評価を行った。 Blindリセットは、NVQLinkクラスのフィードバックオーバーヘッドの下で、サイクルレイテンシを最大38倍に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ancilla reuse in repeated syndrome extraction couples reset quality to logical-cycle latency. We evaluate blind reset -- unitary-only recycling via scaled sequence replay -- on IQM Garnet, Rigetti Ankaa-3, and IonQ under matched seeds, sequence lengths, and shot budgets. Using ancilla cleanliness F_clean=P(|0>), per-cycle latency, and a distance-3 repetition-code logical-error proxy, platform-calibrated simulation identifies candidate regions where blind reset cuts cycle latency by up to 38x under NVQLink-class feedback overhead while maintaining F_clean >= 0.86 for L <= 6. Hardware experiments on IQM Garnet confirm blind-reset cleanliness >= 0.84 at L=8 (1024 shots, seed 42); platform-calibrated simulation for Rigetti Ankaa-3 predicts comparable performance. Architecture-dependent crossover lengths are L* ~ 12 (IQM), ~ 11 (Rigetti), ~ 1 (IonQ), and ~ 78 with GPU-linked external feedback. Two added analyses tighten deployment boundaries: a T1/T2 sensitivity map identifies coherence-ratio regimes, and error-bound validation confirms measured cleanliness remains consistent with the predicted diagnostic envelope. A deployment decision matrix translates these results into backend-specific policy selection.
• Abstract（参考訳）: 繰り返しシンドローム抽出におけるアンシラの再利用は、品質を論理サイクルのレイテンシにリセットする。 IQM Garnet, Rigetti Ankaa-3, およびIonQを, 一致した種子, 配列長, ショット予算下で, 単体リセット, 大規模シーケンスリプレイによる単体リセットの評価を行った。 アンシラを用いて、サイクル毎のレイテンシF_clean=P(|0>)、サイクル毎のレイテンシ、および距離3の繰り返しコード論理エラープロキシを用いて、プラットフォームキャリブレーションシミュレーションは、L <= 6 に対して F_clean >= 0.86 を維持しながら、NVQLink クラスのフィードバックオーバーヘッドの下で、ブラインドリセットがサイクル遅延を最大38倍に削減する候補領域を特定する。 IQM Garnetのハードウェア実験では、L=8でのブラインドリセットクリーンライン>=0.84(シード42)が確認されている。 アーキテクチャに依存したクロスオーバー長は、L* ~ 12 (IQM), ~ 11 (Rigetti), ~ 1 (IonQ), ~78 である。 T1/T2感度マップはコヒーレンス比のレシエーションを特定し、エラーバウンドバリデーションは予測された診断エンベロープと一致しない。 デプロイメント決定行列は、これらの結果をバックエンド固有のポリシー選択に変換する。

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