Tác giả: Sergey Bravyi Andrew W. Cross Jay M. Gambetta Dmitri Maslov Patrick Rall Theodore J. Yoder Tóm tắt Sự tích tụ lỗi vật lý , , ngăn cản việc thực thi các thuật toán quy mô lớn trên các máy tính lượng tử hiện tại. Sửa lỗi lượng tử hứa hẹn một giải pháp bằng cách mã hóa qubit logic thành một số lượng lớn hơn qubit vật lý, sao cho các lỗi vật lý được triệt tiêu đủ để cho phép chạy một phép tính mong muốn với độ trung thực có thể chấp nhận được. Sửa lỗi lượng tử trở nên khả thi về mặt thực tế khi tỷ lệ lỗi vật lý dưới một giá trị ngưỡng phụ thuộc vào lựa chọn mã lượng tử, mạch đo lường hội chứng và thuật toán giải mã . Chúng tôi trình bày một quy trình sửa lỗi lượng tử đầu cuối thực hiện bộ nhớ chịu lỗi dựa trên một họ mã kiểm tra chẵn mật độ thấp (low-density parity-check codes) . Cách tiếp cận của chúng tôi đạt được ngưỡng lỗi 0,7% cho mô hình nhiễu dựa trên mạch tiêu chuẩn, ngang bằng với mã bề mặt (surface code) , , , vốn là mã dẫn đầu về ngưỡng lỗi trong 20 năm qua. Chu kỳ đo lường hội chứng cho mã có độ dài trong họ của chúng tôi yêu cầu qubit phụ trợ và một mạch có độ sâu 8 với các cổng CNOT, khởi tạo và đo lường qubit. Kết nối qubit yêu cầu là một đồ thị có bậc 6 bao gồm hai đồ thị con phẳng không có cạnh chung. Đặc biệt, chúng tôi chỉ ra rằng 12 qubit logic có thể được bảo tồn trong gần 1 triệu chu kỳ hội chứng sử dụng tổng cộng 288 qubit vật lý, với giả định tỷ lệ lỗi vật lý là 0,1%, trong khi mã bề mặt sẽ yêu cầu gần 3.000 qubit vật lý để đạt được hiệu suất đó. Phát hiện của chúng tôi đưa các minh chứng về bộ nhớ lượng tử chịu lỗi với chi phí thấp nằm trong tầm tay của các bộ xử lý lượng tử gần kỳ hạn. 1 2 3 4 k n 5 6 7 8 9 10 n n Chính Máy tính lượng tử thu hút sự chú ý nhờ khả năng cung cấp các giải pháp nhanh hơn một cách tiệm cận cho một tập hợp các bài toán tính toán so với các thuật toán cổ điển tốt nhất đã biết . Người ta tin rằng một máy tính lượng tử có khả năng mở rộng có thể giúp giải quyết các vấn đề tính toán trong các lĩnh vực như khám phá khoa học, nghiên cứu vật liệu, hóa học và thiết kế thuốc, chỉ để kể tên một vài , , , . 5 11 12 13 14 Trở ngại chính trong việc xây dựng máy tính lượng tử là sự mong manh của thông tin lượng tử, do nhiều nguồn nhiễu khác nhau ảnh hưởng đến nó. Vì việc cô lập máy tính lượng tử khỏi các tác động bên ngoài và kiểm soát nó để tạo ra phép tính mong muốn có mâu thuẫn với nhau, nhiễu dường như là không thể tránh khỏi. Các nguồn nhiễu bao gồm các lỗi trong qubit, vật liệu sử dụng, thiết bị điều khiển, lỗi chuẩn bị trạng thái và đo lường, và nhiều yếu tố bên ngoài khác nhau, từ các yếu tố nhân tạo cục bộ, như trường điện từ lạc, đến các yếu tố vốn có của Vũ trụ, như tia vũ trụ. Xem tài liệu tham khảo để biết bản tóm tắt. Mặc dù một số nguồn nhiễu có thể được loại bỏ bằng cách kiểm soát tốt hơn , vật liệu và che chắn , , , nhiều nguồn khác dường như khó loại bỏ nếu không muốn nói là không thể. Loại sau có thể bao gồm phát xạ tự phát và kích thích trong các ion bị bẫy , , và tương tác với môi trường (hiệu ứng Purcell) trong các mạch siêu dẫn—bao gồm cả hai công nghệ lượng tử hàng đầu. Do đó, sửa lỗi trở thành yêu cầu chính để xây dựng một máy tính lượng tử có khả năng mở rộng. 15 16 17 18 19 20 1 2 3 Khả năng chịu lỗi lượng tử đã được thiết lập tốt . Mã hóa một qubit logic một cách dư thừa thành nhiều qubit vật lý cho phép chẩn đoán và sửa lỗi bằng cách đo lường lặp đi lặp lại các hội chứng của các toán tử kiểm tra chẵn lẻ. Tuy nhiên, việc sửa lỗi chỉ có lợi nếu tỷ lệ lỗi phần cứng dưới một giá trị ngưỡng nhất định phụ thuộc vào một giao thức sửa lỗi cụ thể. Các đề xuất đầu tiên cho sửa lỗi lượng tử, chẳng hạn như mã ghép nối (concatenated codes) , , , tập trung vào việc chứng minh khả năng triệt tiêu lỗi về mặt lý thuyết. Khi sự hiểu biết về sửa lỗi lượng tử và khả năng của công nghệ lượng tử trưởng thành, trọng tâm đã chuyển sang việc tìm kiếm các giao thức sửa lỗi lượng tử thực tế. Điều này dẫn đến sự phát triển của mã bề mặt , , , cung cấp ngưỡng lỗi cao gần 1%, thuật toán giải mã nhanh và khả năng tương thích với các bộ xử lý lượng tử hiện có dựa trên kết nối qubit lưới vuông (2D). Các ví dụ nhỏ về mã bề mặt với một qubit logic đã được chứng minh bằng thực nghiệm bởi một số nhóm , , , , . Tuy nhiên, việc mở rộng mã bề mặt lên 100 qubit logic trở lên sẽ rất tốn kém do hiệu quả mã hóa kém. Điều này đã thúc đẩy sự quan tâm đến các mã lượng tử tổng quát hơn được gọi là mã mật độ thấp (LDPC) (low-density parity-check codes) . Tiến bộ gần đây trong nghiên cứu mã LDPC cho thấy chúng có thể đạt được khả năng chịu lỗi lượng tử với hiệu quả mã hóa cao hơn nhiều . Ở đây, chúng tôi tập trung vào nghiên cứu mã LDPC, vì mục tiêu của chúng tôi là tìm kiếm các mã và giao thức sửa lỗi lượng tử vừa hiệu quả vừa có thể chứng minh được trong thực tế, với những hạn chế của công nghệ điện toán lượng tử. 4 21 22 23 7 8 9 10 24 25 26 27 28 6 29 Một mã sửa lỗi lượng tử thuộc loại LDPC nếu mỗi toán tử kiểm tra của mã chỉ tác động lên một vài qubit và mỗi qubit tham gia vào một vài phép kiểm tra. Nhiều biến thể của mã LDPC đã được đề xuất gần đây bao gồm mã bề mặt hyperbolic , , , tích hypergraph , mã tích cân bằng , mã hai khối dựa trên nhóm hữu hạn , , , và mã Tanner lượng tử , . Các mã sau này đã được chứng minh , là “tốt” một cách tiệm cận theo nghĩa cung cấp tốc độ mã hóa không đổi và khoảng cách tuyến tính: một tham số định lượng số lỗi có thể sửa được. Ngược lại, mã bề mặt có tốc độ mã hóa tiệm cận bằng không và chỉ có khoảng cách bằng căn bậc hai. Việc thay thế mã bề mặt bằng mã LDPC có tốc độ và khoảng cách cao có thể có những ý nghĩa thực tế lớn. Thứ nhất, chi phí chịu lỗi (tỷ lệ giữa số qubit vật lý và qubit logic) có thể giảm đáng kể. Thứ hai, mã có khoảng cách lớn thể hiện sự giảm rõ rệt về tỷ lệ lỗi logic: khi xác suất lỗi vật lý vượt qua giá trị ngưỡng, mức độ triệt tiêu lỗi đạt được bởi mã có thể tăng lên hàng bậc độ lớn ngay cả với việc giảm nhỏ tỷ lệ lỗi vật lý. Đặc điểm này làm cho mã LDPC có khoảng cách lớn trở nên hấp dẫn đối với các minh chứng gần kỳ hạn có khả năng hoạt động trong vùng gần ngưỡng. Tuy nhiên, trước đây người ta tin rằng việc vượt qua mã bề mặt cho các mô hình nhiễu thực tế bao gồm lỗi bộ nhớ, cổng và chuẩn bị trạng thái & đo lường có thể yêu cầu các mã LDPC rất lớn với hơn 10.000 qubit vật lý . 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 39 40 31 Ở đây, chúng tôi trình bày một số ví dụ cụ thể về mã LDPC tốc độ cao với vài trăm qubit vật lý được trang bị mạch đo lường hội chứng có độ sâu thấp, một thuật toán giải mã hiệu quả và một giao thức chịu lỗi để xử lý các qubit logic riêng lẻ. Các mã này cho thấy ngưỡng lỗi gần 0,7%, thể hiện hiệu suất tuyệt vời trong vùng gần ngưỡng và cung cấp mức giảm 10 lần chi phí mã hóa so với mã bề mặt. Yêu cầu phần cứng để thực hiện các giao thức sửa lỗi của chúng tôi tương đối nhẹ nhàng, vì mỗi qubit vật lý được kết nối bằng các cổng hai qubit với chỉ sáu qubit khác. Mặc dù đồ thị kết nối qubit không được nhúng cục bộ vào lưới 2D, nó có thể được phân tách thành hai đồ thị con phẳng. Như chúng tôi sẽ lập luận dưới đây, kết nối qubit như vậy rất phù hợp với các kiến trúc dựa trên qubit siêu dẫn. Các mã của chúng tôi là sự khái quát hóa của mã xe đạp (bicycle codes) do MacKay và cộng sự đề xuất và được nghiên cứu sâu hơn trong các tài liệu tham khảo , , . Chúng tôi đặt tên các mã của mình là mã xe đạp hai biến (bivariate bicycle - BB) vì chúng dựa trên các đa thức hai biến, như chi tiết trong . Đây là các mã ổn định hóa (stabilizer codes) thuộc loại Calderbank–Shor–Steane (CSS) , có thể được mô tả bằng một tập hợp các toán tử kiểm tra sáu qubit (ổn định hóa) bao gồm các toán tử Pauli và . Ở cấp độ cao, mã BB tương tự như mã toric hai chiều (two-dimensional toric code) . Đặc biệt, các qubit vật lý của mã BB có thể được bố trí trên một lưới hai chiều với các điều kiện biên tuần hoàn sao cho tất cả các toán tử kiểm tra đều thu được từ một cặp kiểm tra và bằng cách áp dụng các phép dịch chuyển ngang và dọc của lưới. Tuy nhiên, trái với các toán tử ổn định hóa hình thoi và đỉnh mô tả mã toric, các toán tử kiểm tra của mã BB không cục bộ về mặt hình học. Hơn nữa, mỗi phép kiểm tra tác động lên sáu qubit thay vì bốn qubit. Chúng tôi sẽ mô tả mã bằng một đồ thị Tanner sao cho mỗi đỉnh của đại diện cho một qubit dữ liệu hoặc một toán tử kiểm tra. Một đỉnh kiểm tra và một đỉnh dữ liệu được nối với nhau bằng một cạnh nếu toán tử kiểm tra thứ tác động không tầm thường lên qubit dữ liệu thứ (bằng cách áp dụng Pauli hoặc ). Xem Hình cho các ví dụ về đồ thị Tanner của mã bề mặt và mã BB. Đồ thị Tanner của bất kỳ mã BB nào đều có bậc đỉnh là 6 và độ dày đồ thị bằng hai, nghĩa là nó có thể được phân tách thành hai đồ thị con phẳng không có cạnh chung (xem ). Kết nối qubit có độ dày 2 rất phù hợp với qubit siêu dẫn được kết nối bằng bộ cộng hưởng vi sóng. Ví dụ, hai lớp phẳng của bộ ghép nối và các đường điều khiển của chúng có thể được gắn vào mặt trên và mặt dưới của chip chứa qubit, và hai mặt được ghép nối. 41 35 36 42 Phương pháp 43 44 X Z 7 X Z G G i j i j X Z 1a,b 29 Phương pháp , Đồ thị Tanner của mã bề mặt, để so sánh. , Đồ thị Tanner của mã BB với các tham số [[144, 12, 12]] được nhúng vào một torus. Bất kỳ cạnh nào của đồ thị Tanner đều nối một đỉnh dữ liệu và một đỉnh kiểm tra. Các qubit dữ liệu liên quan đến các thanh ghi ( ) và ( ) được biểu thị bằng các vòng tròn màu xanh lam và màu cam. Mỗi đỉnh có sáu cạnh liên quan bao gồm bốn cạnh tầm xa (chỉ lên phía bắc, nam, đông và tây) và hai cạnh tầm xa. Chúng tôi chỉ hiển thị một vài cạnh tầm xa để tránh làm rối mắt. Các cạnh đứt nét và liền nét biểu thị hai đồ thị con phẳng bao phủ đồ thị Tanner, xem . , Phác thảo mở rộng đồ thị Tanner để đo và theo tài liệu tham khảo , gắn vào mã bề mặt. Qubit phụ trợ tương ứng với phép đo có thể được kết nối với mã bề mặt, cho phép các thao tác tải-lưu trữ cho tất cả các qubit logic bằng phương tiện truyền lượng tử và một số phép toán logic đơn vị. Đồ thị Tanner mở rộng này cũng có một triển khai trong kiến trúc có độ dày 2 thông qua các cạnh và >(xem ). a b q L q R Phương pháp c 50 A B Phương pháp Mã BB với các tham số [[ , , ]] mã hóa qubit logic thành qubit dữ liệu cung cấp khoảng cách mã , có nghĩa là bất kỳ lỗi logic nào cũng bao trùm ít nhất qubit dữ liệu. Chúng tôi chia qubit dữ liệu thành các thanh ghi ( ) và ( ) có kích thước mỗi thanh ghi là /2. Bất kỳ phép kiểm tra nào cũng tác động lên ba qubit từ ( ) và ba qubit từ ( ). Mã dựa vào qubit kiểm tra phụ trợ để đo lường hội chứng lỗi. Chúng tôi chia qubit kiểm tra thành các thanh ghi ( ) và ( ) có kích thước /2 thu thập các hội chứng loại và , tương ứng. Tổng cộng, việc mã hóa dựa trên 2 qubit vật lý. Do đó, tốc độ mã hóa thực tế là = /(2 ). Ví dụ, kiến trúc mã bề mặt tiêu chuẩn mã hóa = 1 qubit logic thành = 2 qubit dữ liệu cho mã có khoảng cách và sử dụng − 1 qubit kiểm tra để đo lường hội chứng. Tốc độ mã hóa thực tế là ≈ 1/(2 2), điều này nhanh chóng trở nên không khả thi khi người ta buộc phải chọn một khoảng cách mã lớn, do, chẳng hạn, các lỗi vật lý gần với giá trị ngưỡng. Ngược lại, mã BB có tốc độ mã hóa ≫ 1/ 2, xem Bảng cho các ví dụ mã. Theo hiểu biết tốt nhất của chúng tôi, tất cả các mã được hiển thị trong Bảng đều mới. Mã có khoảng cách 12 [[144, 12, 12]] có thể là hứa hẹn nhất cho các minh chứng gần kỳ hạn, vì nó kết hợp khoảng cách lớn và tốc độ mã hóa thực tế cao = 1/24. Để so sánh, mã bề mặt có khoảng cách 11 có tốc độ mã hóa thực tế = 1/241. Dưới đây, chúng tôi chỉ ra rằng mã BB có khoảng cách 12 vượt trội hơn mã bề mặt có khoảng cách 11 trong phạm vi tốc độ lỗi có liên quan về mặt thực nghiệm. n k d k n d d n q L q R n q L q R n n q X q Z n X Z n r k n k n d d n r d r d 1 1 r r Để ngăn chặn sự tích lũy lỗi, phải có khả năng đo lường hội chứng lỗi đủ thường xuyên. Điều này được thực hiện bằng một mạch đo lường hội chứng kết nối các qubit dữ liệu trong vùng hỗ trợ của mỗi toán tử kiểm tra với qubit phụ trợ tương ứng bằng một chuỗi các cổng CNOT. Sau đó, các qubit kiểm tra được đo lường, tiết lộ giá trị của hội chứng lỗi. Thời gian cần thiết để thực hiện mạch đo lường hội chứng tỷ lệ thuận với độ sâu của nó: số lớp cổng bao gồm các cổng CNOT không chồng chéo. Vì các lỗi mới tiếp tục xảy ra trong khi mạch đo lường hội chứng đang được thực thi, độ sâu của nó nên được giảm thiểu. Chu kỳ đo lường hội chứng đầy đủ cho mã BB được minh họa trên Hình . Chu kỳ hội chứng chỉ yêu cầu bảy lớp cổng CNOT bất kể độ dài mã. Các qubit kiểm tra được khởi tạo và đo lường tương ứng ở đầu và cuối chu kỳ hội chứng (xem để biết chi tiết). Mạch tuân theo tính đối xứng dịch chuyển theo chu kỳ của mã cơ sở. 2 Phương pháp Chu kỳ đo lường hội chứng đầy đủ dựa trên bảy lớp cổng CNOT. Chúng tôi cung cấp một cái nhìn cục bộ về mạch chỉ bao gồm một qubit dữ liệu từ mỗi thanh ghi ( ) và ( ). Mạch đối xứng theo phép dịch chuyển ngang và dọc của đồ thị Tanner. Mỗi qubit dữ liệu được kết nối bằng các cổng CNOT với ba qubit kiểm tra *X* và ba qubit kiểm tra *Z*: xem để biết thêm chi tiết. q L q R Phương pháp Quy trình sửa lỗi đầy đủ thực hiện c ≫ 1 chu kỳ đo lường hội chứng và sau đó gọi bộ giải mã: một thuật toán cổ điển nhận đầu vào là các hội chứng đã đo và đưa ra phỏng đoán về lỗi cuối cùng trên các qubit dữ liệu. Sửa lỗi thành công nếu lỗi được đoán và lỗi thực tế trùng khớp modulo một tích của các toán tử kiểm tra. Trong trường hợp này, hai lỗi có cùng hành động trên bất kỳ trạng thái được mã hóa (logic) nào. Do đó, việc áp dụng nghịch đảo của lỗi được đoán sẽ đưa các qubit dữ liệu trở lại trạng thái logic ban đầu. Ngược lại, nếu lỗi được đoán và lỗi thực tế khác nhau bởi một toán tử logic không tầm thường, việc sửa lỗi sẽ thất bại dẫn đến lỗi logic. Các thí nghiệm số của chúng tôi dựa trên phương pháp lan truyền niềm tin với bộ giải mã thống kê có thứ tự (belief propagation with an ordered statistics decoder - BP-OSD) do Panteleev và Kalachev đề xuất . Công trình gốc mô tả BP-OSD trong bối cảnh mô hình nhiễu đồ chơi chỉ có lỗi bộ nhớ. Ở đây, chúng tôi chỉ ra cách mở rộng BP-OSD cho mô hình nhiễu dựa trên mạch, xem để biết chi tiết. Cách tiếp cận của chúng tôi tuân theo chặt chẽ các tài liệu tham khảo , , , . N 36 36 Thông tin bổ sung 45 46 47 48 Một phiên bản nhiễu của mạch đo lường hội chứng có thể bao gồm nhiều loại thao tác bị lỗi như lỗi bộ nhớ trên các qubit dữ liệu hoặc kiểm tra không hoạt động, cổng CNOT bị lỗi, khởi tạo và đo lường qubit. Chúng tôi xem xét mô hình nhiễu dựa trên mạch trong đó mỗi thao tác thất bại độc lập với xác suất . Xác suất lỗi logic L phụ thuộc vào tỷ lệ lỗi , chi tiết của mạch đo lường hội chứng và thuật toán giải mã. Gọi L( c) là xác suất lỗi logic sau khi thực hiện c chu kỳ hội 10 p p p P N N
