論文の概要: Quantifying the Dual-isotope Advantage for Ytterbium-array Surface Codes using Realistic Noise Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.27568v1
• Date: Thu, 27 Aug 2026 18:00:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-31 17:16:04.109753
• Title: Quantifying the Dual-isotope Advantage for Ytterbium-array Surface Codes using Realistic Noise Models
• Title（参考訳）: リアリスティックノイズモデルを用いたイッテルビウムアレイ表面符号のデュアル同位体アドバンテージの定量化
• Abstract要約: デュアルアイソトープYbアレイでは、データとアンシラ量子ビットの役割はスペクトル的に分離され、アンシラ量子ビットは追加の輸送やシェルビング操作なしで測定できる。 一般化されたPauli twirlingを用いた二重異方体171Yb-174Ybシステムの実験的動機付けノイズモデルを開発し、DualYbSimと呼ばれるStimのラッパーとして実装する。 回転およびXZZX曲面符号のシミュレーションにより、その場で測定した双対同位体構造が最小の論理誤差率を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neutral-atom quantum computers are a promising platform for fault-tolerant quantum computation, but logical performance depends on systemic realistic noise factors during syndrome extraction. In dual-isotope Yb arrays, the roles of data and ancilla qubits are separated spectrally, allowing ancilla qubits to be measured in place without additional transport or shelving operations. Here we quantify the advantage of a dual-isotope Yb architecture for surface code memories. We develop an experimentally motivated Clifford-compatible noise model for dual-isotope 171Yb-174Yb systems using generalised Pauli twirling and implement it as a wrapper for Stim called DualYbSim, which has been packaged as an open source Python library. Simulations of rotated and XZZX surface codes show that a dual-isotope architecture with in-place measurement achieves the lowest logical error rates among the architectures considered, outperforming single-isotope schemes based on shelving or zoned measurement. Our error-budget analysis also identifies Rydberg-state decay as the dominant limitation, contributing to 74-80% of the logical error rate scaling, highlighting concrete experimental targets for improving FTQC performance.
• Abstract（参考訳）: 中性原子量子コンピュータはフォールトトレラント量子計算のための有望なプラットフォームであるが、論理的性能はシンドローム抽出時のシステム的現実的なノイズ要因に依存する。 デュアルアイソトープYbアレイでは、データとアンシラ量子ビットの役割はスペクトル的に分離され、アンシラ量子ビットは追加の輸送やシェルビング操作なしで測定できる。 ここでは、表面符号記憶のための二重同位体Ybアーキテクチャの利点を定量化する。 我々は、一般化されたPauli twirlingを用いて、二重異方体171Yb-174Ybシステムのための実験的に動機付けられたClifford互換ノイズモデルを開発し、オープンソースPythonライブラリとしてパッケージ化されているDualYbSimと呼ばれるStimのラッパーとして実装する。 回転およびXZZX曲面符号のシミュレーションにより、位置測定による双対アイソトープアーキテクチャは、考慮されたアーキテクチャの中で最小の論理的誤り率を達成し、シェルビングまたはゾーンド測定に基づく単一アイソトープスキームより優れていることが示された。 我々の誤差予算分析は、Rydberg状態崩壊を支配的限界とし、論理誤差率の74-80%のスケーリングに寄与し、FTQCの性能向上のための具体的な実験目標を強調した。

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