优化超越码容量噪声的偏置定制量子纠错
该团队发现,在考虑实际症候提取和电路级噪声模型后,针对偏置定制的量子纠错(QEC)在码容量噪声下预测的显著优势被大幅削弱。研究首先将XZZX码与具有依赖偏置的优化各向异性的矩形表面码进行比较。尽管码容量模拟预测矩形表面码在高噪声偏置极限下具有优势,但在电路级噪声下这一优势实际上消失了,这使得XZZX码成为首选且最简单的选择,即使对于允许根据噪声校准变化灵活调整码布局的平台也是如此。研究结果指出,电路级噪声下症候提取过程中的偏置退化是偏置定制QEC的核心限制因素。为部分缓解这一效应,该工作引入了一种偏置滤波CNOT门,该门在症候提取期间将辅助目标量子比特临时编码为重复码,并通过测量和前馈,成功减少了偏置退化。在高偏置和低空闲错误条件下,这种偏置滤波门使XZZX码的错误阈值获得了百分之几的相对提升,表明轻量级偏置滤波策略能够为实际电路级噪声恢复部分丢失的偏置定制优势。
量科快讯
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