論文の概要: Using Detector Likelihood for Benchmarking Quantum Error Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02082v1
- Date: Sun, 4 Aug 2024 16:34:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 15:15:41.025423
- Title: Using Detector Likelihood for Benchmarking Quantum Error Correction
- Title（参考訳）: 量子誤り訂正のベンチマークにインタクタ様を用いる
- Authors: Ian Hesner, Bence Hetényi, James R. Wootton,
- Abstract要約: 実際の量子ハードウェアの挙動は、量子エラー補正をシミュレートする際に一般的に使用される単純なエラーモデルと大きく異なる。
本研究では,誤差検出の発生頻度を定量化する平均検出率を用いて,これを実現できることを示す。
このことは、単純な一様雑音モデルに対するシミュレーションが同じ平均検出可能性をもたらすような効果的な誤差率と、論理的誤差率のよい予測を定義するために用いられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The behavior of real quantum hardware differs strongly from the simple error models typically used when simulating quantum error correction. Error processes are far more complex than simple depolarizing noise applied to single gates, and error rates can vary greatly between different qubits, and at different points in the circuit. Nevertheless, it would be useful to distill all this complicated behavior down to a single parameter: an effective error rate for a simple uniform error model. Here we show that this can be done by means of the average detector likelihood, which quantifies the rate at which error detection events occur. We show that this parameter is predictive of the overall code performance for two variants of the surface code: Floquet codes and the 3-CX surface code. This is then used to define an effective error rate at which simulations for a simple uniform noise model result in the same average detector likelihood, as well as a good prediction of the logical error rate.
- Abstract（参考訳）: 実際の量子ハードウェアの挙動は、量子エラー補正をシミュレートする際に一般的に使用される単純なエラーモデルと大きく異なる。
誤差過程は単一ゲートに適用される単純な偏極ノイズよりもはるかに複雑であり、誤差速度は異なるキュービットと回路の異なる点で大きく変化する。
それでも、単純な一様誤差モデルに対する効果的なエラー率という、この複雑な振る舞いを1つのパラメータに抽出することは有用である。
ここでは,誤差検出の発生頻度を定量化する平均検出率を用いて,これを実現できることを示す。
このパラメータは,2種類の曲面コードに対して,Floquet符号と3-CX曲面コードに対して,全体的なコード性能を予測できることを示す。
このことは、単純な一様雑音モデルに対するシミュレーションが同じ平均検出可能性をもたらすような効果的な誤差率と、論理的誤差率のよい予測を定義するために用いられる。
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