[論文レビュー] Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit

Rajeev Acharya, I. L. Aleǐner+155 more|arXiv (Cornell University)|Jul 13, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 60

ひとこと要約

この論文は、距離-5のサーフェイスコード論理量子ビットを72量子ビットの超伝導デバイス上でスケーリングすることが、平均距離-3の論理量子ビットと比較して控えめに上回り、誤り源とデコーダを特徴づけて、アルゴリズム的論理誤り率へ向かう見積もりを行うことを実験的に示している。

ABSTRACT

Practical quantum computing will require error rates that are well below what is achievable with physical qubits. Quantum error correction offers a path to algorithmically-relevant error rates by encoding logical qubits within many physical qubits, where increasing the number of physical qubits enhances protection against physical errors. However, introducing more qubits also increases the number of error sources, so the density of errors must be sufficiently low in order for logical performance to improve with increasing code size. Here, we report the measurement of logical qubit performance scaling across multiple code sizes, and demonstrate that our system of superconducting qubits has sufficient performance to overcome the additional errors from increasing qubit number. We find our distance-5 surface code logical qubit modestly outperforms an ensemble of distance-3 logical qubits on average, both in terms of logical error probability over 25 cycles and logical error per cycle ($2.914\%\pm 0.016\%$ compared to $3.028\%\pm 0.023\%$). To investigate damaging, low-probability error sources, we run a distance-25 repetition code and observe a $1.7\times10^{-6}$ logical error per round floor set by a single high-energy event ($1.6\times10^{-7}$ when excluding this event). We are able to accurately model our experiment, and from this model we can extract error budgets that highlight the biggest challenges for future systems. These results mark the first experimental demonstration where quantum error correction begins to improve performance with increasing qubit number, illuminating the path to reaching the logical error rates required for computation.

研究の動機と目的

• 実デバイスで有限ノイズの下、サーフェイスコードの距離を上げると論理エラーが減少するかを動機づけ、検証する。
• 72量子ビットの超伝導デバイス上で距離-5のサーフェイスコードを実装し、平均距離-3のサブコードと比較する。
• 検出器、相関、シミュレーションを介して物理的誤差分布を特徴づけ、スケーリングの誤り予算を構築する。
• 複数の誤り訂正サイクルにわたって論理誤り確率を定量化し、デコーディング方法を評価する。

提案手法

• 72量子ビットデバイス内の49量子ビットサブセット（データ25量子、測定24量子）上に距離-5サーフェイスコードを実装する。
• CZとHadamardシーケンスと同時に安定化測定（XおよびZ）を実施し、アイドル期間中のダイナミックデカップリングを含める。
• Pauliベースのシミュレーションと強化Pauli+モデルを用いて、実験の検出イベント確率と比較する。
• 信念マッチングとテンソルネットワークデコーダを適用して、可能性の高い誤差配置を推定し論理誤差を決定する。
• 論理忠実度を測定し、3–25サイクルにわたる論理誤りの指数減衰をフィットする。
• 検出イベントの相関を分析して、支配的な誤差メカニズムと泄れ効果を同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 コード距離を3から5に増やすと、実際の超伝導量子ビットデバイスで論理誤り率は低下するか？
• RQ2 コードサイズが大きくなるにつれて論理誤抑制を制限する物理的誤差源は何か？
• RQ3 デコーダ（信念マッチングとテンソルネットワーク）は検出データから誤差を正確に推測して論理的結果を予測できるか？
• RQ4 泄れと外乱的相互作用はスケーリングにどのように影響し、スケーリング挙動を改善することができるか？
• RQ5 誤差予算はアルゴリズム的に有意な論理誤り率への道筋を何に示唆するか？

主な発見

• 距離-5コードは25サイクル全体で距離-3コードの平均よりも論理誤り確率pLが小さい（pLベース指標：2.914% ±0.016% 対 3.028% ±0.023%）。
• 論理忠実度はサイクル数とともにほぼ指数関数的に低下し、ε5は1サイクルあたり2.914%、ε3平均は1サイクルあたり3.028%（別のデコーダーでのε5≈3.056%、ε3≈3.118%）。
• リピート符号の25距離でのスケーリングは、ポストセレクションなしで1回あたりの論理誤りを1.7×10^-6、1つの高エネルギーイベントを除去後に1.6×10^-7に達する。
• Pauli+シミュレーションは実験の検出相関をPauliのみよりもよく捉え、泄れと外乱的相互作用が予期せぬ検出対に寄与することを示す。
• 誤差予算分析は、CZ誤差と測定およびリセット時のデータ量子デコヒーレンスが残存する論理誤差の主要因であると特定する。
• 距離-5コードはデバイスの継続的な改善時に距離-3よりも速く改善することを示し、より大きな距離保護の定性的スケーリング効果を実証する。