論文の概要: The random coupled-plaquette gauge model and the surface code under circuit-level noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14004v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 16:20:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:23:02.688751
• Title: The random coupled-plaquette gauge model and the surface code under circuit-level noise
• Title（参考訳）: 回路レベルの雑音下でのランダム結合プラケットゲージモデルと表面符号
• Authors: Manuel Rispler, Davide Vodola, Markus Müller, Seyong Kim,
• Abstract要約: ノイズのある設定で, 表面コード中の真のYエラーを最適に説明する。 我々は回路レベルのノイズシナリオに取り組み,非対称な非偏極化とシンドロームノイズ率の効果的な検出に還元手法を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.351813974961217
• License:
• Abstract: We map the decoding problem of the surface code under depolarizing and syndrome noise to a disordered spin model, which we call the random coupled-plaquette gauge model (RCPGM). By coupling X- and Z-syndrome volumes, this model allows us to optimally account for genuine Y-errors in the surface code in a setting with noisy measurements. Using Parallel Tempering Monte Carlo simulations, we determine the code's fundamental error threshold. Firstly, for the phenomenological noise setting we determine a threshold of $6\%$ under uniform depolarizing and syndrome noise. This is a substantial improvement compared to results obtained via the previously known "uncoupled" random plaquette gauge model (RPGM) in the identical setting, where marginalizing Y-errors leads to a threshold of $4.3\%$. Secondly, we tackle the circuit-level noise scenario, where we use a reduction technique to find effective asymmetric depolarizing and syndrome noise rates to feed into the RCPGM mapping. Despite this reduction technique breaking up some of the correlations contained in the intricacies of circuit-level noise, we find an improvement exceeding that for the phenomenological case. We report a threshold of up to $1.4\%$, to be compared to $0.7\%$ under the identical noise model when marginalizing the Y-errors and mapping to the anisotropic RPGM. These results enlarge the landscape of statistical mechanical mappings for quantum error correction. In particular they provide an underpinning for the broadly held belief that accounting for Y-errors is a major bottleneck in improving surface code decoders. This is highly encouraging for leading efficient practical decoder development, where heuristically accounting for Y-error correlations has seen recent developments such as belief-matching. This suggests that there is further room for improvement of the surface code for fault-tolerant quantum computation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非偏極およびシンドローム雑音下での曲面符号の復号問題を乱れたスピンモデルにマッピングし,ランダム結合プラケットゲージモデル (RCPGM) と呼ぶ。 X-およびZ-シンドローム体積を結合することにより、このモデルにより、ノイズ測定を伴う設定で、表面コード中の真のY-エラーを最適に説明できる。 並列テンパリングモンテカルロシミュレーションを用いて、コードの基本的なエラー閾値を決定する。 まず,一様脱分極およびシンドローム雑音下での閾値が6\%$であることを示す。 これは、前述した「未結合」ランダムプラケットゲージモデル(RPGM)で得られた結果よりも大幅に改善され、Yエラーの辺縁化は4.3\%の閾値となる。 第2に、回路レベルのノイズシナリオに取り組み、この手法を用いて効率的な非対称脱分極とシンドローム雑音率を求め、RCPGMマッピングに入力する。 回路レベルのノイズの複雑化にともなう相関関係を分解するこの縮小手法は, 現象学的な場合に比べて改善が見られた。 我々は、Yエラーと異方性RPGMへのマッピングにおいて、同じノイズモデルの下で最大1.4\%$の閾値を0.7\%$と比較する。 これらの結果は、量子誤差補正のための統計力学的マッピングの展望を拡大する。 特に彼らは、表面コードデコーダを改善する上で、Yエラーの説明が大きなボトルネックである、という広く信じられている信念の基盤を提供する。 これは、Yエラーの相関をヒューリスティックに説明できる効率的なデコーダ開発を先導する上で非常に有益である。 このことは、フォールトトレラント量子計算のための表面コードを改善する余地がさらにあることを示唆している。

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