基于噪声稳定化的超导量子处理器误差抑制方法研究

为解决超导量子比特与缺陷二能级系统(TLS)相互作用导致的噪声不稳定性问题，研究人员通过电极调控kTLS参数开展噪声稳定化研究。实验表明优化和平均噪声策略可提升T1稳定性达300%，使稀疏Pauli-Lindblad(SPL)模型参数波动降低，误差抑制采样开销γ减少17%。该成果为大规模量子计算提供了可靠的误差抑制方案。

　　

在当今量子计算发展的关键阶段，超导量子处理器已展现出超越经典计算机暴力计算能力的潜力，这一突破主要得益于误差抑制技术的应用。然而量子比特与缺陷二能级系统(TLS)之间的相互作用导致设备噪声出现难以预测的波动，严重影响了误差抑制模型的准确性。这种不稳定性不仅使得观测值估计出现偏差，甚至可能产生非物理的结果，成为制约量子计算可靠性的核心瓶颈。

发表于《Nature Communications》的最新研究通过创新性地调控qubit-TLS相互作用，实现了超导量子处理器噪声的主动稳定化。研究人员设计了一种配备电极控制的固定频率transmon量子比特系统，通过调制kTLS参数改变局域电场，从而精确操控TLS的共振频率。这项研究不仅揭示了噪声波动的物理机制，更提出了可工程化的解决方案，为大规模量子计算的应用扫清了关键障碍。

研究采用的主要技术方法包括：1) 通过电极偏压调控qubit-TLS相互作用的kTLS参数调制技术；2) 基于稀疏Pauli-Lindblad(SPL)模型的噪声表征方法；3) 概率误差消除(PEC)和零噪声外推(ZNE)误差抑制协议；4) 使用mirror circuit基准电路进行性能验证；5) 单激发态概率(Pe)作为T1弛豫时间的代理测量方案。

Stabilizing T1

通过60小时的连续监测，发现量子比特T1值平均波动超过300%。研究人员使用40μs延迟后的激发态概率(Pe)作为T1的代理指标，通过扫描kTLS参数成功绘制出qubit-TLS相互作用图谱。实验表明，优化策略通过主动选择最佳kTLS使Pe最大化，而平均策略则通过1Hz三角波调制对TLS环境进行被动采样，两者均显著提升了T1稳定性。特别值得注意的是，平均策略使得T1值的波动范围大幅收窄，为实现稳定的误差抑制奠定了基础。

Stabilizing noise in gate layers

研究人员进一步将研究扩展到并发双量子比特门层的噪声表征。通过Pauli twirling技术将噪声通道转换为Pauli通道，并采用SPL模型进行噪声建模，其中Lindbladian算子L包含Pauli跳跃项P_k和非负系数λ_k。实验跟踪了控制、优化和平均三种策略下模型参数的时间演化，发现控制实验在13小时附近出现大幅波动，与强烈的Q2-TLS相互作用高度相关。优化策略通过避免强qubit-TLS相互作用配置，使模型参数保持稳定，而平均策略则进一步消除了短期波动。

采样开销γ的分析显示，优化策略实现了最低的总体采样开销(γ₁×γ₂)，而平均噪声通道实验则表现出更好的稳定性。这一发现具有重要意义，因为采样开销直接决定了误差抑制的实验成本——对于深度N=40的电路，最坏情况下的采样成本比最佳情况高167倍。

Stability of quantum error mitigation

通过6量子比特mirror circuit基准测试，研究人员评估了误差抑制的实际性能。未抑制的观测值〈ZZZZZZ〉在控制、优化和平均策略下分别为0.341±0.052、0.446±0.036和0.371±0.027，与理想值1存在显著偏差。抑制后的结果显示，控制策略的波动最为明显，特别是在强TLS相互作用时期；而优化和平均策略则有效稳定了误差抑制结果。

通过比较预测偏差(δ_pred)和观测偏差(δ_mit)，研究证实了噪声模型的时间波动是误差抑制性能变化的主要来源。优化和平均策略使得偏差分布更加集中于原点附近，证明了其稳定化效果。

研究结论表明，通过调控qubit-TLS相互作用可以实现超导量子处理器噪声的有效稳定化。优化策略在性能上表现最佳，但在大规模量子比特系统中可能面临频繁重新优化的挑战；平均策略虽然略微增加采样开销并可能引入偏差，但提供了更好的稳定性且无需持续监控。这两种策略与设备清洁化和新型设计的发展形成互补，为解决固态处理器在超越精确验证尺度上的误差抑制可靠性问题提供了关键技术路径。

该研究的重要意义在于首次实现了对超导量子处理器噪声特性的主动工程化控制，为大规模量子计算的实际应用奠定了坚实基础。通过将传统的被动噪声适应转变为主动噪声管理，这项技术有望显著提升量子算法的可靠性和重复性，加速量子计算从实验室走向实用化的进程。