发表机构
University of Milano-Bicocca; Fondazione LINKS（米兰比可卡大学; LINKS基金会）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
提出基于[[4,2,2]]错误检测码的部分容错QAOA实现，通过辅助介导逻辑门和稳定子后选择，在多种噪声模型下提升Max-Cut问题最优解采样概率。
AI 中文摘要
我们提出了一种基于$[[4,2,2]]$错误检测码的部分容错QAOA实现，针对方形图上的Max-Cut问题。我们的主要贡献是一种新颖的辅助量子比特介导的逻辑$R_{ZZ}$门，使得不同$[[4,2,2]]$块中的量子比特之间能够进行相互作用。我们在五种噪声模型下，分别采用全连接和网格路由的连接方式，使用Cirq和qsimcirq框架并行CPU执行，评估了未编码和编码电路。基于稳定子测量的后选择持续提高了采样最优比特串的概率，其中五次测量提供了最强的改进效果。这些结果支持错误检测作为近期提高变分量子算法质量的实用策略。
英文摘要
We present a partially fault-tolerant implementation of QAOA based on the $[[4,2,2]]$ error-detection code, targeting the Max-Cut problem on a square graph. Our main contribution is a novel ancilla-mediated logical $R_{ZZ}$ gate enabling interactions between qubits in different $[[4,2,2]]$ blocks. We evaluate unencoded and encoded circuits under five noise models, with both all-to-all and grid-routed connectivity, using the Cirq and qsimcirq frameworks with parallel CPU execution. Post-selection on stabilizer measurements consistently improves the probability of sampling optimal bitstrings, with five measurements providing the strongest benefit. These results support error-detection as a practical near-term strategy for improving the quality of variational quantum algorithms.
