回路レベルのノイズ補正のためのスケーリング改善を伴うカラーコードデコーダ

二次元カラーコードは、フォールトトレラント量子コンピューティングにおいて有望な候補です。なぜなら、エンコーディングレートが高く、論理クリフォードゲートの横断的実装が可能で、マジックステート構築の高い実現可能性を持っているからです。しかし、カラーコードのデコーディングは、その構造により重要な課題が存在します。基本的なエラーが三つのチェックを侵害するため、表面コードデコーディングの重要な特徴である二つのチェックに比べて複雑さが増し、シンドロームの抽出も難しくなります。我々は、各色のための二つのマッチングデコーダを組み合わせ、検出器エラーモデルを用いて回路レベルのノイズを扱うように一般化した効率的なカラーコードデコーダを提案します。このデコーダについての包括的な分析を提供し、理想的な測定によるビットフリップノイズと回路レベルのノイズのための閾値およびサブ閾値スケーリングをカバーします。シミュレーションの結果、このデコーディング戦略は、フォールトトレラント量子コンピューティングにとって関心のある領域において、両方のノイズモデルに対して論理的故障の最良のスケーリング（pfail p^d/2）にほぼ達することが示されました。ノイズ閾値は、カラーコードに対する他のマッチングベースのデコーダと同等（ビットフリップノイズでは8.2%、回路レベルのノイズでは0.46%）ですが、閾値以下の論理的故障率のスケーリングは、最良のマッチングベースのデコーダを大幅に上回ります。