論文の概要: Native topological readout on qubit hardware: a Fibonacci-chain benchmark of measurement-compilation trade-offs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25913v1
• Date: Mon, 25 May 2026 14:49:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:20.339648
• Title: Native topological readout on qubit hardware: a Fibonacci-chain benchmark of measurement-compilation trade-offs
• Title（参考訳）: 量子ビットハードウェア上のネイティブトポロジカル読み出し--測定-コンパイルトレードオフのFibonacci-chainベンチマーク
• Authors: Babatunde Moses Ayeni,
• Abstract要約: 我々は、測定コストとコンパイルコストのトレードオフを理解するモデルとして、Fibonacci anyons chainを使用します。 我々は、Floquetの時間進化型量子回路と変分型量子固有解器量子回路という、2つの異なる種類の量子回路に基づいてベンチマークを行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent demonstrations of non-Abelian braiding of graph vertices on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) superconducting processor, and the experimental realization of topological order in general on various quantum hardware platforms necessitate an important question: when does a native (topological) fusion readout genuinely help for topological anyonic Hamiltonians implemented on NISQ hardware? We use the Fibonacci anyons chain as a concrete model for understanding the trade-off between measurement cost and compilation cost in that setting. The comparison is made against a simple grouped-Pauli baseline, and is scored by a covariance-aware mean-squared-error (MSE) of the full energy estimator. We based our benchmark on two different important classes of quantum circuits, namely Floquet time-evolved and variational quantum eigensolver quantum circuits, with the underlying Hamiltonian consisting of both braiding and fusion interaction. Our analysis found that there is not a uniform best method across both problems: the fusion readout method performed better on Floquet-type circuits on both the MSE and covariance-aware sampling variance, while the grouped Pauli method performed better on VQE on the MSE but worse on sampling variance. We derive scaling laws, and compute shot-budget crossover points, where one method is operationally favored above the other. The relevance of this work extends beyond Fibonacci chains to two-dimensional topological models compiled on superconducting and other qubit-native platforms, and can be used as a guide in answering the question of when one should measure in the native operator basis of the target physics, or when it is better to fall back on Pauli-basis reconstruction.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)超伝導プロセッサ上でのグラフ頂点の非アベリアブレイディングの最近のデモと、様々な量子ハードウェアプラットフォーム上でのトポロジカル秩序の実験的実現は、重要な疑問である:ネイティブ(トポロジカル)融合の読み出しは、いつNISQハードウェア上に実装されたトポロジカル異性ハミルトニアにとって真に役に立つのか? 実測コストとコンパイルコストのトレードオフを理解するための具体的なモデルとしてFibonacci anyons chainを使用します。 この比較は単純なグループ化されたパウリ基底線に対して行われ、全エネルギー推定器の共分散認識平均二乗誤差(MSE)によって評価される。 我々のベンチマークは、フレケット時間進化型および変分型量子固有ソルバー量子回路という、2つの異なる量子回路の重要なクラスに基づいており、基礎となるハミルトニアンは、ブレイディングと融合の相互作用の両方で構成されている。 解析の結果,MSEではFloquet型回路と共分散型サンプリングのばらつきが,MSEではグループパウリ法ではVQEが,サンプリングのばらつきはより良く,融合読解法ではFloquet型回路の方がよい結果が得られた。 スケーリング法則を導出し,一方の手法が他方よりも操作的に有利なショット・バジェット・クロスオーバー点を計算する。 この研究の関連性は、フィボナッチ連鎖(英語版)を超えて超伝導やその他のクビットネイティブなプラットフォーム上でコンパイルされた2次元トポロジーモデル(英語版)にまで拡張され、ターゲット物理学のネイティブ作用素基底でいつ測るべきか、それとも、パウリ・バスの再構成に逆戻りした方がよいのかという疑問に答えるガイドとして用いられる。

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