量子科技中心_量科网

量子错误检测能够产生无偏的期望值，随着码距的增加，这些值会以指数方式收敛到无噪声结果。尽管如此，作为一种错误缓解技术，其在量子硬件上的性能研究相对较少，这主要归因于两个缺点：(i) 样本数量随电路深度/噪声水平呈指数增长，(ii) 经典处理通常随码距呈指数增长（尽管存在例外情况）。此外，在硬件上嵌入码和逻辑运算的固定（且通常较大）开销可能反而会降低精度而非提升。在本工作中，该团队旨在清晰描绘在硬件上扩展量子错误检测的机遇与挑战。该工作通过在真实和模拟的噪声量子计算机上进行详细的基准测试研究来实现这一目标，使用了重复码和三角颜色码进行存储实验和逻辑计算，最多涉及74个物理量子比特。除这些基准测试外，该工作还估计了码的伪阈值，以绘制当前和未来量子计算机上错误检测的前沿图景。尽管面临挑战，该研究结果仍展示了在硬件上扩展量子错误检测的巨大潜力。