シンドローム測定タイミングの最適化で量子メモリの論理エラーを指数的に削減
要約
量子メモリの誤り訂正では、シンドローム測定の間隔を最適化することが重要です。測定間隔を符号距離に反比例するよう調整することで、論理エラー率を指数関数的に減らせると、現象論的な論理ノイズモデルで示しました。さらにノイズの状況に応じて測定タイミングを変える適応戦略も有効で、Googleの実測ノイズを使った計算では論理エラー率を最大40パーセント削減できると予測されています。
