Surface code scaling on heavy-hex superconducting quantum processors
本文通过一种结合了深度最小化的基于 SWAP 的嵌入与鲁棒动力学解耦的协同设计方法，证明了在 IBM 的重六角超导处理器上实现表面码量子存储器的阈值以下缩放是可行的，该方法有效地抑制了非马尔可夫噪声，并揭示了标准性能指标在现实硬件约束下往往会误判代码行为。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
在构建量子计算机的过程中，科学家们面临着一个根本性的问题：承载信息的脆弱量子态极其不稳定。来自环境的哪怕最轻微的扰动都可能破坏数据，导致机器失效。为了解决这个问题，研究人员开发了一种称为“量子纠错”的方法。他们并非依赖于单个完美的物理组件，而是将单条信息分散到许多物理组件中。如果其中一部分出现故障，系统可以检测并修复错误，而不会丢失信息，这就像是在多页上印刷文本时，即使其中一页被撕破，也不会破坏整个故事。实现这一目标最有效的方法是使用“表面码”（surface code），这是一种网格状的排列方式，通过检查相邻部分之间的关系来保护信息。然而，为了让这种保护机制发挥作用，机器必须能够比错误出现的速度更快地进行纠错。这就要求系统的噪声水平必须低于一个特定的“阈值”。如果机器噪声过大，纠错过程引入的错误会比它修复的错误还要多。
当物理硬件无法自然匹配表面码所需的网格模式时，挑战会变得更加艰巨。当今大多数量子处理器都是基于特定的连接布局构建的，这与这些代码所需的理想正方形网格有所不同。为了使它们协同工作，科学家必须寻找巧妙的方法将代码映射到硬件上，这通常需要额外的步骤来在芯片的远程部分之间移动信息。这些额外的步骤会造成停顿，使量子比特处于闲置状态等待指令。在这些停顿期间，量子比特极易受到噪声的影响，而这种噪声的积累可能会破坏代码本应提供的保护。一个研究团队致力于测试他们是否能在真实的量子处理器上实现这种复杂的设置，特别是一款由 IBM 使用的具有独特“重六角”（heavy-hex）布局的处理器。他们想要观察是否可以扩大纠错代码的规模，并实际观察到错误率下降，从而证明系统正在进入一个安全的区域——在这个区域内，量子计算机最终能够变得强大到足以解决现实世界的问题。
研究人员转向了一台拥有 156 个量子比特、被称为“Heron”的处理器，该处理器具有重六角晶格结构。这种布局旨在减少量子比特之间的干扰，但也因为量子比特并非全部与相邻部分直接连接，使得实现表面码变得更加困难。为了弥补这一差距，团队设计了一种新的方法将代码嵌入到芯片中。他们使用了一种折叠并展开电路的技术，利用特殊的“桥接”量子比特临时连接代码中相距较远的部件，以便它们能够相互通信。这种方法最大限度地减少了量子比特等待的时间，使电路尽可能短。然而，他们也意识到，即使是短电路，闲置时刻仍会导致噪声积累。为了应对这一问题，他们集成了一种强大的噪声抑制策略，称为“动力学解耦”（dynamical decoupling）。这涉及在量子比特等待期间施加一系列快速的控制脉冲，从而有效地抵消与环境的不良相互作用，防止其造成损害。
团队通过运行两种不同规模的纠错代码来测试其系统。他们从一个较小的代码开始，然后向一个方向扩展，创建一个各向异性的较大代码。在理想情况下，扩大代码规模总会增强其保护信息的能力。但在现实世界中，更大的代码需要更复杂的电路，这会引入更多出错的机会。研究人员发现，当他们增加代码的规模时，保护效果在某一类错误上得到了提升，但在另一类错误上则不然。具体而言，当他们将代码在一个方向上拉长时，它对“相位翻转”（phase-flip）错误的保护能力显著增强，但对“比特翻转”（bit-flip）错误的保护提升却并不明显。这是因为更大规模电路带来的额外复杂性引入了代码目前尚无法处理的新漏洞。
这项工作中一项关键的发现是噪声抑制脉冲的作用。研究人员发现，如果没有这些脉冲，较大的代码表现得似乎比较小的代码更好，这暗示了规模扩大的成功。然而，这是一个误导性的结果。当他们应用噪声抑制脉冲时，他们意识到较小的代码比较大的代码受益更多。由于脉冲在处理较小、较简单的电路时非常有效，以至于看起来较大的代码表现逊色。这揭示了一个陷阱：如果你没有针对每种规模的代码进行精细的噪声优化，你可能会产生一种规模扩大正在奏效的假象，而实际上并非如此。团队表明，只有通过比较每种代码规模下的最佳版本，才能获得关于性能的真实图景。
为了准确测量结果，团队不再使用依赖于简单假设的传统错误率计算方法。相反，他们开发了一种基于“纠缠保真度”（entanglement fidelity）的新指标，该指标衡量的是系统在所有可能状态下保持量子信息的能力，而不仅仅是那些最容易测量的状态。使用这种严谨的方法，他们发现，在目前的硬件条件下，系统尚未达到那种“扩大代码规模即可保证更好信息保护”的程度。虽然较大的代码在特定方向上显示出了改进，但整体系统仍然过于嘈杂，无法实现全容错机器所需的通用保护。
研究结论指出，通往实用量子计算机的道路是清晰的，但需要精密的工程设计。研究人员证明，通过将智能的代码映射方法与强力的噪声抑制相结合，他们可以观察到误差抑制的开端。他们展示了，只要将当前的噪声水平降低约 30%，并获得一个稍大的芯片来承载规模更大的代码，系统就能跨越阈值进入安全区。这项工作并不声称已经解决了量子纠错问题，但它提供了一个具体的路线图。它证明了通过硬件感知设计与噪声控制的正确结合，可以将这些系统推向能够可靠执行定义未来量子计算复杂运算的阶段。
您所在领域的论文太多了？
获取与您研究关键词匹配的最新论文每日摘要——附技术摘要，使用您的语言。