GP|T⟩-Sは誤差予算下でマジック状態育成のギャップカットオフと蒸留ファクトリー選択を共最適化し、フォールトトレランス量子計算ベンチマークにおいて論理サイクル数で5.5倍の高速化と時空間体積で3.4倍の削減を実現します。
@informaq-ja.bsky.social
@informaq-ja.bsky.socialGP|T⟩-Sは誤差予算下でマジック状態育成のギャップカットオフと蒸留ファクトリー選択を共最適化し、フォールトトレランス量子計算ベンチマークにおいて論理サイクル数で5.5倍の高速化と時空間体積で3.4倍の削減を実現します。
@informaq-ja.bsky.socialQC Design と NVIDIA が Plaquette を CUDA-Q Logical と統合し、物理ノイズモデル下でのリアルな耐容量子シミュレーションを実現しました。検証研究では、0.2% のキュービットリークが理論的エラー閾値を約 60% 低下させることが示されました。