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クラス

GSJ24CCXFactory	8|T⟩ → >>|<<を実装しますCCX⟩ギドニー、シャットティ、ジョーンズ(2024)の図24に記載されているマジックステートファクトリ。 この設計では、回路深度が 6 の 12 個の論理量子ビット (ヘルパー量子ビットを含む) に対する格子手術操作を使用して、8 つの T マジック状態を単一の CCX (Toffoli) 状態に変換します。 出力 CCX エラー率には、次の 2 つの影響があります。 蒸留エラー:28 ·p_T²。ここで、p_Tは T 状態エラー率です (同時に失敗する T 状態のペアから)。 論理誤差:12量子ビットで6以上の格子手術ラウンドを蓄積しました。 工場の生産時間には、T 状態を使用するときの故障確率を考慮するオーバーヘッド係数 (1 + 8·p_T) が含まれます。 リファレンス: C. Gidney, C. Shutty, C. Jones, "Magic state cultivation: growing T states with 78% reduced overhead", arXiv:2409.17595 (2024). https://arxiv.org/abs/2409.17595 C. Gidney、A. G. Fowler、"触媒された >>を持つ効率的な魔法の状態の工場|<<CCZ⟩~2|T⟩変換"、Quantum 3、135 (2019)。 arXiv:1812.01238. https://arxiv.org/abs/1812.01238
GSJ24Factory	論理 >>|<<を生産するために、Gidney、Shutty、Jones (2024) のマジックステート栽培工場を実装しますT⟩ 物理レベルの操作からの状態。 マジックステート栽培は、同等の信頼性の格子手術CNOTゲートとほぼ同じ数の物理ゲートを使用して、表面コードパッチ内の魔法の状態のサイズと信頼性を徐々に増大させます。 このアプローチは、Knill (1996)、Jones (2016)、Chamberland (2020)、Gidney (2023/2024)、Bombin (2024)、および 2024 年のアイデアを改良します。 以前の魔法の状態蒸留アプローチと比較して、栽培では量子ビットラウンドが桁違いに少なく、論理誤差率は 2·10⁻⁹ 10⁻² の均一な脱分極回路ノイズに達します。 回路ノイズを 5·10⁻⁴ に半減すると、達成可能な論理誤差率が 4·10⁻¹¹ に向上します。 ファクトリは、サポートされている距離ペアの (logical_error、num_qubits、ボリューム、ステップ) タプルに物理的な誤差率をマップする事前計算済みのシミュレーション データ ( https://doi.org/10.5281/zenodo.13777072 でのモンテカルロ サンプリングから) によってパラメーター化されます。 ハイパー パラメーター: distance: 栽培プロトコルで使用されるカラー コード距離とサーフェス コード距離を指定するタプル (d_color、d_surface)。 サポートされる値は 、(3、 15) および (5, 15) です。 カラー コードの距離 (5 対 3) が大きいほど、量子ビット数が多くなり、時間ステップが多くなるというコストで論理誤差率が低くなります。 リファレンス: C. Gidney, C. Shutty, C. Jones, "Magic state cultivation: growing T states with 78% reduced overhead", arXiv:2409.17595 (2024). https://arxiv.org/abs/2409.17595 シミュレーション データ: https://doi.org/10.5281/zenodo.13777072
GateBased	一般的なゲート ベースのアーキテクチャ。 誤差率は任意に設定でき、リファレンスでは1e-3または1e-4のいずれかです。 参考資料: Michael E. Beverland、Prakash Murali、Matthias Troyer、Krysta M. Svore、Torsten Hoefler、Vadym Kliuchnikov、Guang Hao Low、Mathias Soeken、Aarthi Sundaram、Alexander Vaschillo: 実用的な量子利点にスケーリングするための要件の評価、 arXiv:2211.07629 Jens Koch、Terri M. Yu、Jay Gambetta、A. A. Houck、D. I. Schuster、J. Majer、Alexandre Blais、M. H. Devoret、S. M. Girvin、R. J. Schoelkopf: Cooper ペア ボックスから派生したチャージセンシティブ量子ビット 設計、 arXiv:cond-mat/0703002
Litinski19Factory	論文 arXiv:1905.06903 に基づく T および CCZ 工場。 これには、2 つのカテゴリの見積もりが含まれています。 入力T誤差率がクリフォード誤差に似ている場合は、論文の表1に基づいてマジック状態命令が生成されます。 入力T誤差率がクリフォード誤差率の最大10倍の場合、論文の表2に基づいてマジック状態命令が生成されます。 CNOT、H、およびMEAS_Z命令には、最大 0.1% のクリフォード エラー率が必要です。 これらの命令のエラー率が異なる場合は、最大エラー率が想定されます。 参考資料: Daniel Litinski: Magic State Distillation: Not costly as you think, arXiv:1905.06903
MagicUpToClifford	魔法の状態のクリフォードと同等の表現を追加する ISA 変換。 たとえば、入力 ISA に T ゲートが含まれている場合、指定された ISA には、 SQRT_SQRT_X、 SQRT_SQRT_X_DAG、 SQRT_SQRT_Y、 SQRT_SQRT_Y_DAG、および T_DAGも含まれます。 これは、 CCZ ゲートとそのクリフォードの同等のゲートにも適用されます。 Example:
Majorana	このクラスは、将来の Majorana 量子ビットに関連する可能性のある物理的な命令をモデル化します。 これらの量子ビットの場合、測定と物理Tゲートはそれぞれ1μsかかると仮定します。 ハードウェアのトポロジ保護により、現実的なターゲットとオプティミスティック ターゲットの範囲として、10^{-4}$、$10^{-5}$、および $10^{-6}$ の単一および 2 量子ビット測定誤差率 (クリフォード エラー レート) を想定しています。 このアーキテクチャの非クリフォード操作にはトポロジ保護がないため、3 つのケースでは、それぞれ 5%、1.5%、および 1% のエラー率が、クリフォード以外の物理 T ゲートに対して想定されます。 参考資料: Torsten Karzig, Christina Knapp,Roman M. Lutchyn, Parsa Bonderson, Matthew B. Hastings, Chetan Nayak, Jason Alicea, Karsten Flensberg, Stephan Plugge, Yuval Oreg, Charles M. Marcus, Michael H. Freedman: Scalable designs for Quasiparticle-Poisoning-Protected Topological Quantum Computation with Majorana Zero Modes, arXiv:1610.05289 アレクセイ・キタエフ:量子ワイヤにおける未ペアのマジョラナ・フェルミオン、 arXiv:cond-mat/0010440 Sankar Das Sarma、Michael Freedman、Chetan Nayak: Majorana Zero Modes and Topological Quantum Computation, arXiv:1501.02813
NeutralAtom	明示的な原子トランスポートを持つ、移動に対応したニュートラルアトム アーキテクチャ。 このモデルは、ネイティブの単一量子ビット演算、Rydberg 仲介エンタングリング ゲート、Z 基準測定、ハードウェアモーション制約を伴う物理的な移動命令を備えたニュートラルアトム デバイスをキャプチャします。 命令セットには、無料の仮想 RZ 回転、単一量子ビット SQRT_X および H ゲート、ネイティブの 2 量子ビット相互作用として CZ 、1 つの Rydberg 相互作用から派生した継続時間と 2 つの単一量子ビット演算を使用した CNOT 、読み出し用の MEAS_Z/MEAS_RESET_Z が含まれます。 モーション モデルは、 PHYSICAL_MOVE を介して公開され、原子の間隔、最大速度、最大加速度、および原子が相互作用または測定ゾーンに出入りするときに使用されるオプションのハンドオフ時間によってパラメーター化されます。 参考資料: M. サフマン、T. G. ウォーカー、K. Molmer: Rydberg 原子を持つ量子情報、 arXiv:0909.4777 Bernien、S. シュワルツ、A. Keesling、他: 多体のプローブ 51 原子量子シミュレーターでのダイナミクス, arXiv:1707.04344 Bluvstein、H. Levine、G. Semeghini、et al.: 量子プロセッサ エンタングル原子配列のコヒーレント輸送に基づく , arXiv:2112.03923 Tian, W. J. Wee, A. Qu, et al.: 任意の並列アセンブリ マルチ tweezer アルゴリズムを使用した defect-free atom 配列、 arXiv:2209.08038 Evered、D. Bluvstein、M. Kalinowski、et al.: High-fidelity 中性原子量子コンピューター上の並列エンタングリング ゲート, arXiv:2304.05420 Wintersperger、F. Dommert、T. Ehmer、et al.: Neutral atom quantum コンピューティング ハードウェア: パフォーマンスとエンドユーザーの観点、 arXiv:2304.14360 王、P. Liu、D. B. Tan ら: Atomique: A Quantum Compiler for 再構成可能なニュートラル Atom 配列、 arXiv:2311.15123 Bluvstein、S. J. Evered、A. A. Geim、他:論理量子 再構成可能な atom 配列に基づくプロセッサ、 arXiv:2312.03982 W.-H. Lin, D. B. Tan, J. Cong: zoned の Reuse-Aware コンパイル 中立原子に基づく量子アーキテクチャ, arXiv:2411.11784 Savola,A. Paler: ATLAS: Efficient Atom Rearrangement for Defect-Free Neutral-Atom トランスポート損失中の量子配列, arXiv:2511.16303
OneDimensionalYokedSurfaceCode	このクラスは、ヨークサーフェスコードをモデル化し、誤差補正コードのような表面コードからの格子手術命令に基づいて汎用メモリ命令を提供します。 ハイパー パラメーター: shape_heuristic: ShapeHeuristic 指定された数の論理量子ビットのサーフェス コード パッチの形状を決定するヒューリスティック。 (既定値は ShapeHeuristic.MIN_AREA) 参考資料: Craig Gidney、Michael Newman、Peter Brooks、Cody Jones: ヨーク表面コード、 arXiv:2312.04522
RoundBasedFactory	ラウンドベースの蒸留パイプラインを使用して T ゲート命令を生成するマジック ステート ファクトリ。 この工場では、蒸留ユニット ("15 対 1 RM の準備" や "15 対 1 のスペース効率" など) の組み合わせを調べて、目標誤差率を達成しながら時間とスペースを最小限に抑える最適な構成を見つけます。 物理レベルの蒸留 (入力 T ゲートが物理的にエンコードされている場合) と論理レベルの蒸留 (表面コードによる格子手術を使用) の両方をサポートします。 蒸留ラウンドの成功確率を考慮するために、ファクトリは、各ラウンドが満たす必要がある失敗確率要件 (既定値は 1%) を使用してパイプラインをモデル化します。 ラウンドあたりの蒸留ユニット数は、この要件を満たすように調整され、全体的な空間要件に影響します。 領域の要件は、ユーザーが指定した関数を使用して計算されます。この関数は、ラウンドごとのスペース (合計や最大値など) を集計します。 sum関数は、量子ビットがラウンド間で再利用されないケースをモデル化しますが、max関数は、量子ビットがラウンド間で再利用されるケースをモデル化します。 論理レベルの蒸留ユニットの列挙では、ファクトリはユーザーが指定した ISAQuery (既定では SurfaceCode.q()) に依存して、さまざまなサーフェス コード構成とそれに対応する格子手術命令を調べることができます。 これらはユーザーが提供する必要があり、指定された実装 ISA から自動的に派生することはできません。必要な命令のサブセットのみを含めることができるからです。 ユーザーは、指定されたクエリが、このファクトリが使用されているアーキテクチャと一致していることを確認する必要があります。 効率を高めるために、結果はディスクにキャッシュされます。 参考資料: Sergei Bravyi, Alexei Kitaev: 理想的なクリフォード ゲートとノイズの多いアンシラを使用したユニバーサル量子計算, arXiv:quant-ph/0403025 Michael E. Beverland、Prakash Murali、Matthias Troyer、Krysta M. Svore、Torsten Hoefler、Vadym Kliuchnikov、Guang Hao Low、Mathias Soeken、Aarthi Sundaram、Alexander Vaschillo: 実用的な量子利点にスケーリングするための要件の評価、 arXiv:2211.07629
SurfaceCode	このクラスは、ゲート ベースの回転サーフェス コードをモデル化します。 ハイパー パラメーター: distance: int サーフェス コードのコード距離。 参考資料: Dominic Horsman,Austin G. Fowler, Simon Devitt, Rodney Van Meter: Surface code quantum computing by lattice surgery, arXiv:1111.4022 Austin G. Fowler、Matteo Mariantoni、John M. Martinis、Andrew N. Cleland: Surface code: arXiv:1208.0928 David S. Wang、Austin G. Fowler、Lloyd C. L. Hollenberg: 1%上の最も近い近隣の相互作用とエラー率を持つ量子コンピューティング 、 arXiv:1009.3686
SurfaceCodeLowMove	このクラスは、再構成可能でゾーン化されたニュートラルアトム アーキテクチャに合わせて調整された回転サーフェス コードを、モバイル アンシラでモデル化します。 症候群抽出スケジュールは、単一のアンシラが各プラケットのデータ量子ビットにアクセスし、 NeutralAtomで使用される原子輸送モデルと組み合わせたモバイルアンシラ表面コードスキームに基づいています。 このモデルでは、アンシラを各データ原子のRydberg相互作用範囲内に移動してエンタングシーケンスを実行し、他の原子とゲートサイトはクロストークを抑制するために約10ミクロンで分離されたままです。 したがって、タイム モデルは、単一アンシヤ プラケット回路と、水平および対角トランスポート セグメントからの明示的なモーション オーバーヘッドを組み合わせたものになります。 ハイパー パラメーター: distance: int サーフェス コードのコード距離。 -[ 参照 ]- 王、A. G. Fowler、L. C. L. Hollenberg: Quantum computing with 1%に対する最近隣の相互作用とエラー率 、 arXiv:1009.3686 Horsman、A. G. Fowler、S. Devitt、R. Van Meter: Surface コード 量子 格子手術による計算, arXiv:1111.4022 Fowler、M. Mariantoni、J. M. Martinis、A. N. Cleland: Surface コード: 実際的な大規模量子計算に向けて、 arXiv:1208.0928 Bluvstein、H. Levine、G. Semeghini、et al.: 量子プロセッサ ベース 交絡原子配列のコヒーレント輸送に関する , arXiv:2112.03923 Bluvstein、S. J. Evered、A. A. Geim、他:論理量子 再構成可能な atom 配列に基づくプロセッサ、 arXiv:2312.03982 ジャンドゥラ、L. ペコラーリ、G. 瞳孔: Surfaceコードスタビライザー Rydberg Atoms, arXiv:2405.16621 の測定 W.-H. Lin, D. B. Tan, J. Cong: zoned Quantum の Reuse-Aware コンパイル 中立原子に基づくアーキテクチャ, arXiv:2411.11784 Bluvstein、A. A. Geim、S. H. Li 他: 汎用フォールト トレラント量子コンピューター 、arXiv:2506.20661
ThreeAux	このクラスは、スタビライザー測定ごとに 3 つの補助量子ビットを使用して、ペアワイズ測定ベースのサーフェス コードをモデル化します。 ハイパー パラメーター: distance: int サーフェス コードのコード距離。 single_rail: シングルレール エンコードを使用するかどうかをブールします。 参考資料: Linnea Grans-Samuelsson、Ryan V. Mishmash、David Aasen、Christina Knapp、Bela Bauer、Brad Lackey、Marcus P. da Silva、Parsa Bonderson: Improved pairwise Measurement-Based Surface Code, arXiv:2310.12981
TwoDimensionalYokedSurfaceCode	このクラスは、ヨークサーフェスコードをモデル化し、誤差補正コードのような表面コードからの格子手術命令に基づいて汎用メモリ命令を提供します。 ハイパー パラメーター: shape_heuristic: ShapeHeuristic 指定された数の論理量子ビットのサーフェス コード パッチの形状を決定するヒューリスティック。 (既定値は ShapeHeuristic.MIN_AREA) 参考資料: Craig Gidney、Michael Newman、Peter Brooks、Cody Jones: ヨーク表面コード、 arXiv:2312.04522