論文の概要: Opportunities and challenges in scaling quantum error detection on hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02861v1
• Date: Mon, 04 May 2026 17:37:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.437491
• Title: Opportunities and challenges in scaling quantum error detection on hardware
• Title（参考訳）: ハードウェア上で量子エラー検出をスケールする機会と課題
• Authors: Yanis Le Fur, Ethan Egger, Hong-Ye Hu, Vincent Russo, William J. Zeng, Ryan LaRose,
• Abstract要約: 量子エラー検出は、符号距離が増加するにつれて指数関数的にノイズのない結果に収束する、バイアスのない期待値を生成することができる。 エラー軽減技術としてのその性能は、2つの主な欠点のため、量子ハードウェア上で比較的過小評価されている。 本研究は,ハードウェア上で量子エラー検出をスケールする上でのこれらの機会と課題を明確にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum error detection can produce unbiased expectation values that exponentially converge to noiseless results as the code distance is increased. Despite this, its performance as an error mitigation technique is relatively understudied on quantum hardware because of its two main drawbacks: (i) the number of samples increases exponentially in the circuit depth/noise level, and (ii) the classical processing generally grows exponentially in the code distance, though exceptions exist. Additionally, the constant (but often large) overhead of embedding the code and logical operations on hardware can make accuracy worse instead of better. In this work, we seek to provide a clear picture of these opportunities and challenges for scaling quantum error detection on hardware. We do so by performing a detailed benchmarking study on real and simulated noisy quantum computers, using the repetition code and triangular color code for memory experiments and logical computations with up to $74$ physical qubits. In addition to these benchmarks, we estimate the pseudothreshold of codes to map the frontier of error detection on current and future quantum computers. Despite the challenges, our results show strong promise for scaling quantum error detection on hardware.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー検出は、符号距離が増加するにつれて指数関数的にノイズのない結果に収束する、バイアスのない期待値を生成することができる。 それにもかかわらず、エラー軽減技術としてのその性能は、2つの主な欠点があるため、量子ハードウェア上で比較的過小評価されている。 一 回路深度/雑音レベルで指数関数的に試料数が増加すること。 (II)古典的な処理は一般的にコード距離で指数関数的に増加するが、例外はある。 さらに、コードや論理的な操作をハードウェアに埋め込むという一定のオーバーヘッドは、正確さを悪くする可能性がある。 本研究は,ハードウェア上で量子エラー検出をスケールする上でのこれらの機会と課題を明確にする。 実およびシミュレートされた雑音量子コンピュータの詳細なベンチマークを行い、メモリ実験や論理計算の繰り返し符号と三角形のカラーコードを用いて、最大74$の物理量子ビットを計算した。 これらのベンチマークに加えて、符号の擬似閾値を推定し、現在および将来の量子コンピュータにおける誤り検出のフロンティアをマッピングする。 課題にも拘わらず,ハードウェア上での量子エラー検出のスケールアップには強い期待が持たれている。

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