核心概念
MITS is a tool designed to optimize surface code parameters by predicting ideal distance and rounds based on target logical error rates and known physical noise levels.
要約
量子誤り訂正(QEC)は、量子コンピューティングの進歩において不可欠な要素であり、表面符号は近未来の耐障害性量子コンピューティングの主要な候補として注目されています。本研究では、物理ノイズレベルと目標論理エラー率を考慮して、MITSが最適な距離とラウンドを予測することで、表面符号パラメータを最適化する手法を提案しています。XGBoostとRandom Forestモデルによる予測が高い精度を示し、MITSは目標論理エラー率を一貫して達成しました。
統計
8640回の実験を行い、データセットを作成しました。
XGBoostとRandom Forestの回帰による予測はPearson相関係数0.98および0.96でした。
MITSはシミュレーション時間を11 ± 3ミリ秒まで削減しました。
引用
"Quantum Error Correction (QEC) is an indispensable pillar in the advancement of quantum computing."
"Surface codes address both bit and phase errors by using a two-dimensional qubit layout."
"MITS can rapidly recommend surface code parameters that balance qubit usage with error rate goals."