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Paper · 2023 · Nature 614, 676–681
Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit
Google Quantum AI and collaborators
发布策略证据先于发布
证据定位12 / 12
关联技术12
代表角色7
指标观测2026-07-28
Research record
当前收录说明
Detection-event probabilities and surface-code scaling experiments.
Impact snapshots
分 provider 的动态影响力
openalexfound
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Crossref 与 OpenAlex 的口径和更新节奏不同，因此分别披露；这里不计算统一影响力分、热门分或质量分。
Representative roles
这篇论文为什么被选为代表来源
实验里程碑核验 2026-07-28
最终逻辑读出
Demonstrates final surface-code data-qubit measurement, parity inference, correction, and logical-state readout in a scaling experiment.
Main text, Fig. 2a and final-cycle descriptionBenchmark核验 2026-07-28
Belief-matching decoder
Uses belief-matching on experimental surface-code detector hypergraphs and compares it with tensor-network decoding.
Main text, decoding and logical-error analysis实验里程碑核验 2026-07-28
测量、分类与 reset 噪声
Quantifies measurement, classification and reset contributions in scaling surface-code experiments.
Methods; detector data and component error analysis实验里程碑核验 2026-07-28
超导电路 QEC 平台 · 随码距增长的逻辑错误抑制 · 重复 surface-code QEC 实验 · 低于阈值的 QEC 实验
Compares repeated surface-code memories at multiple distances on a superconducting processor.
Figs. 1–4; d=3 and d=5 repeated-QEC scalingBenchmark核验 2026-07-28
Google below-threshold QEC dataset
Provides the earlier multi-distance surface-code experiment used as a comparison point for the public below-threshold dataset.
Figs. 1–4; data and decoding methods实验里程碑核验 2026-07-28
Detection events
Uses measured detection-event statistics as the operational basis for multi-distance surface-code scaling.
Main text, Figs. 1–3 and Methods; detection-event probabilities and logical-error analysis实验里程碑核验 2026-07-28
物理平台
Demonstrates how superconducting hardware connectivity, gates, measurement and reset shape repeated-QEC performance.
Main text, Figs. 1–4 and Methods; processor layout, cycle implementation and component errorsConnected entities
这篇论文支撑的技术实体
硬件来源证据
并行调度与硬件映射
安排 checks、路由和测量轮次，控制深度、串扰、闲置误差和连接开销。
已随源数据核验可复查定位
Main text, Figs. 1b and 2a; concurrent stabilizer extraction, four CZ layers, measurement/reset and a 921 ns cycleDocuments a hardware-calibrated surface-code schedule including gate ordering, measurement and reset latency.
硬件来源证据
物理平台
平台决定连接、门集、误差通道、测量速度和适合的码族。
已随源数据核验可复查定位
Main text, Figs. 1–4 and Methods; processor layout, repeated-QEC cycle and component-error analysisProvides an independent superconducting-platform realization of the connectivity, gate, measurement and reset constraints summarized by the aggregate entity.
综合征方法来源证据
Detection events
相邻轮测量结果的变化构成时空检测事件，是 surface-code 与 circuit-level decoding 的核心输入。
已随源数据核验可复查定位
Main text, Figs. 1-3 and Methods discussion of detection-event probabilities原始来源在上述位置定义、构造、实现或实证讨论了“Detection events”，用于支撑该技术实体与论文的显式连接。
综合征方法来源证据
最终逻辑读出
最终数据测量需与历史 syndrome、Pauli frame 和逻辑测量算符联合解释。
已随源数据核验可复查定位
Main text, Fig. 2a: final-cycle Z-basis data-qubit measurements yield inferred parities and the corrected logical-state measurementDirectly documents the boundary between final physical measurements, parity correction and a logical readout result.
逻辑操作来源证据
逻辑存储循环
重复 syndrome–decode–frame 循环，测量 memory lifetime 与每轮逻辑错误率。
已随源数据核验可复查定位
Abstract and Figs. 2–3; logical error over 25 cycles and comparison of distance-5 with distance-3 surface-code logical qubitsTests the defining scaling question for a logical memory: whether increasing code distance suppresses logical error.
解码器来源证据
Belief-matching decoder
先在含高阶相关错误的 detector hypergraph 上运行 belief propagation，再用更新后的边概率构造 matching 问题，以较低复杂度保留部分相关噪声信息。
已随源数据核验可复查定位
Decoder and logical-error analysis; belief-matching on the experimental detector hypergraphProvides an independent experimental use of belief-matching on scaling surface-code data.
噪声模型来源证据
测量、分类与 reset 噪声
重复纠错周期中由读出分布、分类、状态制备和 reset 失败引入，并直接改变 syndrome 流的噪声。
已随源数据核验可复查定位
Methods; detector data and component error analysisProvides a modern scaling experiment with measured classification and reset effects.
硬件来源证据
超导电路 QEC 平台
以 transmon、tunable coupler 和微波读出链实现快速门、中途测量、reset 与重复 syndrome extraction 的 QEC 平台。
已随源数据核验可复查定位
Distance scaling and component-error analysisBenchmarks the superconducting surface-code platform across distances.
研究概念来源证据
低于阈值的 QEC 实验
在同一受控实验族中证明工作点低于纠错阈值，使增加码距或资源能够持续降低逻辑错误。
已随源数据核验可复查定位
Distance-3/5 logical-error scalingEstablishes experimental error suppression with increasing surface-code distance.
研究概念来源证据
随码距增长的逻辑错误抑制
在足够匹配的硬件、噪声、轮数和 decoder 条件下，直接比较多个码距的逻辑错误趋势。
已随源数据核验可复查定位
Distance-3/5 surface-code scalingDirectly compares logical error across code distances.
研究概念来源证据
重复 surface-code QEC 实验
在 surface-code 器件上重复提取 X/Z syndrome、形成时空 detection events、解码并保持或读出逻辑态。
已随源数据核验可复查定位
Distance-3/5 repeated memoriesBenchmarks repeated surface-code operation across distances.
研究概念来源证据
Google below-threshold QEC dataset
Google Quantum AI 在量子处理器上执行的 surface-code 与 repetition-code memory 实验数据。
已随源数据核验可复查定位
Figs. 1–4; data and decoding methodsSuppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit 为 Google below-threshold QEC dataset 提供正式论文证据。