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Reducing quantum error correction overhead using soft information
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AI
DOI：10.1088/2058-9565/ae4e55.png)
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摘要
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不完美测量是量子计算平台中普遍存在的误差来源，显著降低了当前硬件上可实现的逻辑错误率。为缓解此问题，被称为软信息的丰富测量数据已被提出，以高效识别和纠正测量错误。本研究中，我们模拟了不同物理量子比特平台和译码器上的软信息译码，展示了软信息如何使错误纠正能够在更低的码距和更高的物理错误率下实现。我们模拟了软信息译码对表面码和双变量自行车码量子存储器的影响，并评估了软译码器相对于传统译码器的错误抑制性能。我们的模拟结果表明，在近期设备上，软信息译码可使超导量子比特的错误抑制提高最高11%，中性原子量子比特的错误抑制提高最高20%。这些精度提升对应于在逻辑错误率为10⁻⁶的运行条件下，超导和中性原子设备的物理量子比特面积分别减少13%和33%，表明软信息是降低大规模容错量子计算机成本和复杂性的有力工具。
Keyword:
quantum error correction
soft information
decoding
superconducting qubits
neutral atom qubits
期刊
IF:
5
论文数:
1.4K
被引数:
5.1K
机构
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