价格与收益：容错量子计算中的非决定性

实现可扩展容错量子计算的一个有前景的做法是使用量子纠错(QEC)码辅以魔术态，即通过提炼、培育或$Rz$综合并在需要时传输到电路中的资源态。由于魔术态生产占据容错程序的空间-时间体积，系统架构师必须决定分配多少生产单元。当前方法依赖确定性分析，要么为最坏情况峰值需求进行配置（浪费宝贵的量子比特资源于从未同时使用的工厂），要么假设平均需求，这会增加执行时间。本文构建了一个将电路调度与不同随机魔术态生产模型耦合的仿真框架，并用于量化非决定性对电路执行的影响。我们表明，非决定性具有双重效应，这种效应确定性模型无法捕获：它会膨胀总执行时间(价格)，同时削减每周期资源需求(收益)。对于基于提炼的架构，这种需求平滑效应 shifts 了空间-时间最优配置点：相较于确定性分析所预测的，需要的工厂数量更少，以最小化空间-时间体积。跨基准测试，考虑随机性的配置可在提炼方面相较于确定性最优方案降低最高27%的空间-时间体积，同时要求最高30%更少的工厂。我们对每种准备机制进行了特征化，绘制了相应的设计空间权衡，并表明静态资源估计系统性地误characterizes容错执行成本。我们的结果确立了考虑随机性的分析是对工厂配置进行恰当规模化的必要条件，应该取代确定性启发式方法作为容错量子计算资源规划的标准方法。