量子科技中心_量科网

当前噪声量子硬件中的错误率并非静态，而是随时间和不同量子比特而变化。这种时间和空间上的变化对固定距离量子纠错（QEC）码的有效性提出了挑战。本文分析了来自IBM 127量子比特设备（ibm_kyiv）的12天校准数据，展示了Pauli-X和CNOT门错误率的波动。研究团队证明，固定距离QEC可能会表现不佳或导致过高的资源开销，具体取决于所选的量子比特和当天的错误率。随后，该团队提出了一种简单的自适应QEC方法，该方法根据每日错误率为每个量子比特选择合适的码距。通过逻辑错误率建模，研究人员识别出无法使用的量子比特以及可以用最少资源恢复的量子比特。该方法通过排除异常量子比特并定制码距，避免了不必要的资源开销。在ibm_kyiv的12天校准中，该自适应策略将每个逻辑量子比特的物理量子比特开销减少了50%以上，同时保持了85-100%的可用量子比特。为了进一步验证该方法，研究团队在另外两台127量子比特设备ibm_brisbane和ibm_sherbrooke上重复了实验，结果显示开销节省高达71%，同时仍保持了超过80%的量子比特可用性。该方法为噪声中尺度量子（NISQ）时代的QEC策略提供了一条实用且高效的路径。