Enhancing Quantum Processor Architectures: A Focus on Hybrid Qubit Planes and Syndrome Qubit Recovery

Abstract

양자 컴퓨팅은 복잡한 계산 문제를 해결할 수 있는 큰 잠재력을 지니고 있지만, 오류에 취약하다는 점에서 실용적인 구현에 상당한 도전 과제를 안고 있다. 본 논문은 논리적 큐비트 아키텍처와 물리적 큐비트 계층의 두 가지 중요한 수준에서 오류 수정에 초점을 맞추고 있다. 논리적 수준에서 우리는 다양한 코드 거리를 통합하여 표 면 코드 기반 오류 수정을 강화하는 견고한 하이브리드 큐비트 평면 아키텍처인 Qentaurus를 소개한다. 거리-3 및 거리-7 코드를 결합함으로써 Qentaurus는 논리적 오류율을 최대 25.25%까지 크게 줄이는 동시에 큐비트 효율성을 개선한다. 또한, 새로운 큐비트 배치 방식은 논리적 오류율과 전체 게이트 수를 줄여 양자 회로를 더욱 최적화한다. 물리적 큐비트 수준에서는 불량 큐비트를 초래할 수 있는 제조 오류를 다룬다. 우리의 방법은 표면 코드 에서 결함이 있는 신드롬 큐비트를 복구하는 데 중점을 두어 양자 프로세서의 견고성을 크게 향상시킨다. 실험 시뮬레이션은 우리 방법이 신드롬 제조 오류에 대한 임계값을 29.4%까지 높이고 논리적 오류율을 18.42%까지 감소시킨다는 것을 보여준다. 이 두 기여는 대규모 양자 시스템에서 논리적 및 물리적 도전을 모두 해결하는 다층적인 양자 오류 수정 솔루션을 제공한다. 이러한 총체적 접근 방식은 확장성, 오류 회복력 및 양자 컴퓨터의 실용 가능성을 향상시킨 다.|Quantum computing holds great promise for solving complex computational problems, but its practical implementation faces significant challenges due to error susceptibility. This dissertation focuses on error correction at two critical levels: the logical qubit architecture and the physical qubit layer. At the logical level, we introduce Qentaurus, a robust hybrid qubit plane architecture designed to enhance surface-code-based error correction by integrating multiple code distances. By combining distance-3 and distance-7 codes, Qentaurus achieves a substantial reduction in logical error rates, decreasing them by up to 25.25%, while also improving qubit efficiency. Additionally, a novel qubit placement scheme further optimizes the quantum circuit, reducing both the logical error rate and the overall gate count. At the physical qubit level, we address fabrication errors that can render qubits faulty. Our method focuses on recovering defective syndrome qubits in surface codes, significantly improving the robustness of quantum processors. Experimental simulations demonstrate that our approach raises the critical threshold for syndrome-fabrication errors by 29.4%, while reducing logical error rates by 18.42%. Together, these contributions provide a multi-layer solution to quantum error correction, addressing both the logical and physical challenges in large-scale quantum systems. This holistic approach improves scalability, error resilience, and the practical feasibility of quantum computers.