論文の概要: Demonstration of Logical Error Suppression in a Surface Code Memory on a Cloud-Accessible IBM Superconducting Processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.23840v1
• Date: Fri, 16 Oct 2026 17:56:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 00:56:08.061887
• Title: Demonstration of Logical Error Suppression in a Surface Code Memory on a Cloud-Accessible IBM Superconducting Processor
• Title（参考訳）: クラウド対応IBM超電導プロセッサにおける表面コードメモリにおける論理誤差抑制の実証
• Abstract要約: 量子誤差補正は、物理ノイズが閾値以下である場合、コード距離で指数関数的に論理誤差を抑えることができる。 ここでは,IBM Nighthawk r2プロセッサ上での回転曲面符号メモリについて検討する。 我々は、短い読み出し、融合測定とリセット、およびアンシラ読み出し中のデータキュービット上のXXエコーを組み合わせることで、コードを最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.091861298447152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum error correction can suppress logical errors exponentially with code distance when physical noise is below threshold. Realizing this on hardware requires tight coordination among quantum gates, mid-circuit measurements, and qubit coherence. Device variation, noise asymmetry, and correlations across space and time complicate the translation of these capabilities into logical error suppression. Here, we study rotated surface-code memory on an IBM Nighthawk r2 processor. Performance varies across tested processor placements, which we attribute to differences in qubit quality. We optimize the code by combining short readout, fused measurement and reset, and an XX echo on data qubits during ancilla readout. Compared with standard readout without reset or echo, the optimized syndrome extraction circuit reduces the median per-round logical error rate by factors of 3.8 in the X basis and 1.4 in the Z basis. In memory experiments of up to 150 rounds, the distance advantage weakens, alongside long-lived correlations that may reflect a persistent error component. Under our optimization recipe, increasing the protected distance from 3 to 6 while holding the other distance fixed reduces the per-round logical error rate from 0.53% to 0.24% in Z memory and from 0.52% to 0.22% in X memory. The corresponding error-suppression factors under maximum-likelihood decoding are 1.68 and 1.85. These results connect circuit compilation and optimization to surface-code memory performance and limitations, and motivate QPU and QEC circuit codesign for fault-tolerant quantum computing primitives on current cloud hardware.
• Abstract（参考訳）: 量子誤差補正は、物理ノイズが閾値以下である場合、コード距離で指数関数的に論理誤差を抑えることができる。 これをハードウェア上で実現するには、量子ゲート間の緊密な調整、中間回路の測定、および量子ビットコヒーレンスが必要である。 デバイスの変化、ノイズ非対称性、空間と時間の相関は、これらの機能の論理的誤り抑制への変換を複雑にする。 ここでは,IBM Nighthawk r2プロセッサ上での回転曲面符号メモリについて検討する。 性能はテスト対象のプロセッサ配置によって異なり、クビット品質の違いによる。 我々は、短い読み出し、融合測定とリセット、およびアンシラ読み出し中のデータキュービット上のXXエコーを組み合わせることで、コードを最適化する。 リセットやエコーのない標準的な読み出しと比較して、最適化されたシンドローム抽出回路は、ラウンドごとの論理誤差の中央値をXベース3.8、Zベース1.4で削減する。 最大150ラウンドのメモリ実験では、永続的なエラー成分を反映する長寿命の相関とともに、距離優位性が弱まる。 最適化法では、保護された距離を3から6に増やし、他の距離を固定すると、ラウンドごとの論理誤差率はZメモリで0.53%から0.24%、Xメモリで0.52%から0.22%に減少する。 最大で1.68と1.85である。 これらの結果は、サーキットコンパイルと最適化を、現クラウドハードウェア上でのフォールトトレラント量子コンピューティングプリミティブに対するQPUおよびQEC回路符号のモチベーションに結び付ける。

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