論文の概要: The surface code beyond Pauli channels: Logical noise coherence, information-theoretic measures, and errorfield-double phenomenology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.21055v2
• Date: Thu, 24 Apr 2025 16:45:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.199285
• Title: The surface code beyond Pauli channels: Logical noise coherence, information-theoretic measures, and errorfield-double phenomenology
• Title（参考訳）: パウリ海峡を越えての表面コード:論理的ノイズコヒーレンス、情報理論測度、誤り場・二重現象論
• Authors: Jan Behrends, Benjamin Béri,
• Abstract要約: 我々は、コヒーレントなコンポーネントと非コヒーレントなコンポーネントの両方を特徴とするエラーの下で、表面コードを考える。 非ゼロ非コヒーレントノイズ成分に対して、論理ノイズのコヒーレンスを指数関数的にコード距離で抑制することを示す。
• 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: We consider the surface code under errors featuring both coherent and incoherent components and study the coherence of the corresponding logical noise channel and how this impacts information-theoretic measures of code performance, namely coherent information and quantum relative entropy. Using numerical simulations and a phenomenological field theory, focusing on the most general single-qubit X-error channel, we show that, for any nonzero incoherent noise component, the coherence of the logical noise is exponentially suppressed with the code distance. We also find that the information-theoretic measures require this suppression to detect optimal thresholds for Pauli recovery; they thus require increasingly large distances for increasing error coherence and ultimately break down for fully coherent errors. To obtain our results, we develop a statistical mechanics mapping and a corresponding matrix-product-state algorithm for approximate syndrome sampling. These methods enable the large-scale simulation of these non-Pauli errors, including their maximum-likelihood thresholds, away from the limits captured by previous approaches.
• Abstract（参考訳）: 我々は、コヒーレント成分と非コヒーレント成分の両方を特徴とする誤差の下で、対応する論理ノイズチャネルのコヒーレンスについて検討し、これがコード性能、すなわちコヒーレント情報と量子相対エントロピーの情報理論的尺度に与える影響について考察する。 数値シミュレーションと現象場理論を用いて、最も一般的なシングルキュービットX-エラーチャネルに着目し、任意の非ゼロ不整合雑音成分に対して、論理ノイズのコヒーレンスを指数関数的に符号距離で抑制することを示した。 また、情報理論の手法は、パウリの回復に最適なしきい値を検出するためにこの抑制を必要としており、エラーコヒーレンスを増大させ、最終的に完全コヒーレントなエラーを分解するためには、ますます大きな距離を必要とする。 この結果を得るために, 近似シンドロームサンプリングのための統計力学マッピングと, 対応する行列-積-状態アルゴリズムを開発した。 これらの手法は、これらの非パウリ誤差の大規模なシミュレーションを可能にする。

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