論文の概要: Scalable quantum error correction tailored for a heavy-hex qubit array

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14296v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 18:00:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:29.969318
• Title: Scalable quantum error correction tailored for a heavy-hex qubit array
• Title（参考訳）: 重み付き量子ビットアレイに適したスケーラブルな量子誤差補正
• Authors: Seok-Hyung Lee, Xanda C. Kolesnikow, Jun Zen, Evan T. Hockings, Campbell K. McLauchlan, Georgia M. Nixon, Thomas R. Scruby, Stephen D. Bartlett, Robin Harper, Benjamin J. Brown,
• Abstract要約: 本稿では,新しいシンドローム抽出サイクルを持つサブシステムコードであるエンファンダイナミックコンパスコードを紹介する。 ノイズの詳細な特徴化によってデコーダの性能が向上し、論理誤差率が大幅に向上することを示す。 我々のノイズインフォームド・アプローチは実験におけるダイナミック・コンパス・コードの実装距離5の論理誤差率を最大38.3%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0910416614141318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To produce an operable quantum computer that is made with imperfect hardware, we must design and test scalable quantum error correcting codes that are suited for the devices we can build and, in unison, develop decoding strategies that accommodate device-specific noise characteristics. Here, we introduce the \emph{dynamic compass code}, a subsystem code with a novel syndrome extraction cycle, that has a competitive threshold while making efficient use of qubits arranged on a heavy-hex lattice. We use a superconducting qubit array to implement a distance-5 instance of this code, and demonstrate how detailed noise characterisation can boost decoder performance to yield significant improvements in logical error rates. We perform averaged circuit eigenvalue sampling (ACES) to acquire detailed context-dependent error information on all elements of the syndrome extraction process. Furthermore, we leverage soft information produced from measurement devices to augment the decoder with measurement error information and detect leakage errors for exclusion through post-selection. Our noise-informed approach yields up to 38.3\% improvement in the logical error rate of a distance-5 implementation of the dynamic compass code in experiment.
• Abstract（参考訳）: 不完全なハードウェアで作られた操作可能な量子コンピュータを製造するためには、構築可能なデバイスに適したスケーラブルな量子エラー訂正コードを設計し、テストし、デバイス固有のノイズ特性に対応するデコード戦略を開発する必要がある。 本稿では,新しいシンドローム抽出サイクルを持つサブシステムコードである \emph{dynamic compass code} を紹介する。 我々は、この符号の距離5のインスタンスを実装するために超伝導量子ビットアレイを使用し、ノイズの詳細な特徴化によってデコーダの性能が向上し、論理的誤り率が大幅に向上することを示した。 本研究では, 平均回路固有値サンプリング(ACES)を行い, シンドローム抽出プロセスのすべての要素について, 文脈依存誤差情報を取得する。 さらに,測定装置から生成したソフト情報を利用して,デコーダを計測誤差情報で拡張し,選択後の排他的リークエラーを検出する。 我々のノイズインフォームドアプローチは、実験中の動的コンパス符号の 5 距離の論理誤差率を最大 38.3 % 向上させる。

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