論文の概要: Mid-Circuit Measurements for Clifford Noise Reduction in Hamiltonian Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06792v2
• Date: Wed, 13 May 2026 14:11:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 17:13:58.780289
• Title: Mid-Circuit Measurements for Clifford Noise Reduction in Hamiltonian Simulations
• Title（参考訳）: ハミルトニアンシミュレーションによるクリフォードノイズ低減のための中間回路計測
• Authors: James Brown, Jason Iaconis, Yuri Alexeev, Linta Joseph, Spencer Churchill, Kenny Heitritter, William Aguilar-Calvo, Martin Roetteler, Martin Suchara,
• Abstract要約: フェルミオンハミルトニアンの量子シミュレーションは量子コンピューティングの先導的な応用である。 符号化ハミルトンシミュレーションのためのデバイスマッチングノイズ低減フレームワークを提案する。 機械学習誘導型安定化器の選択は、ランダム選択よりも優れた検証演算子を識別できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.242418204665193
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum simulation of fermionic Hamiltonians is a leading application of quantum computing, but accurate execution on present-day hardware is limited by error accumulation in deep Trotter circuits. We present a device-matched noise-reduction framework for encoded Hamiltonian simulation that combines symplectic-transvection-based Trotter synthesis in the Generalized Superfast Encoding (GSE) with Clifford Noise Reduction (CliNR) and Shor-style stabilizer verification enabled by mid-circuit measurement. We implement this approach for a six-qubit encoded Clifford Trotter step on a Barium development system similar to the forthcoming IonQ Tempo line and benchmark it against direct execution using both hardware experiments and a calibrated device-level noise model. The encoded CliNR execution achieves up to 54% lower logical error rate. Crucially, this advantage disappears when stabilizer readout is deferred to the end of the circuit, showing that timely mid-circuit fault detection, rather than verification overhead alone, drives the improvement. As a proof of concept, we further show that machine-learning-guided stabilizer selection can identify verification operators that outperform random choices. These results demonstrate that encoding-native verification combined with dynamic-circuit primitives can materially improve application-motivated quantum simulation without the full overhead of quantum error correction.
• Abstract（参考訳）: フェルミオンハミルトニアンの量子シミュレーションは量子コンピューティングの先駆的な応用であるが、現在のハードウェア上での正確な実行は深いトロッター回路のエラー蓄積によって制限される。 一般化超高速符号化(GSE)におけるシンプレクティック・トランスベクションに基づくトロッター合成とクリフォードノイズ低減(CliNR)と中間回路計測によって実現されたショアスタイル安定化器の検証を組み合わせたハミルトンシミュレーションのためのデバイスマッチング型ノイズ低減フレームワークを提案する。 提案手法は,次のIonQ Tempoシリーズと同様のバリウム開発システム上での6量子符号化クリフォード・トロッター(Clifford Trotter)ステップに対して実装し,ハードウェア実験とキャリブレーションされたデバイスレベルのノイズモデルを用いて直接実行に対してベンチマークを行う。 符号化されたCliNRの実行は、最大で54%低い論理エラー率を達成する。 重要なことに、この利点は、安定化器の読み出しが回路の端まで延期されたときに消える。 さらに,機械学習誘導型安定化器の選択により,ランダム選択よりも優れた検証演算子を同定できることが示唆された。 これらの結果は、符号化ネイティブ検証と動的回路プリミティブを組み合わせることで、量子誤り訂正の完全なオーバーヘッドを伴わずに、アプリケーション動機量子シミュレーションを大幅に改善できることを実証している。

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