論文の概要: Experimentally Informed Decoding of Stabilizer Codes Based on Syndrome Correlations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17722v1
- Date: Mon, 24 Feb 2025 23:27:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-26 15:22:05.456755
- Title: Experimentally Informed Decoding of Stabilizer Codes Based on Syndrome Correlations
- Title（参考訳）: シンドローム相関に基づく安定化器符号の実験的インフォームド復号
- Authors: Ants Remm, Nathan Lacroix, Lukas Bödeker, Elie Genois, Christoph Hellings, François Swiadek, Graham J. Norris, Christopher Eichler, Alexandre Blais, Markus Müller, Sebastian Krinner, Andreas Wallraff,
- Abstract要約: 独立誤差の確率を特徴付けるための新しい解析式によって導かれる実験手法を提案する。
提案手法は,理論誤差モデルに頼らずに,最小ウェイト完全整合デコーダの最適重みを求める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.24167463060077
- License:
- Abstract: High-fidelity decoding of quantum error correction codes relies on an accurate experimental model of the physical errors occurring in the device. Because error probabilities can depend on the context of the applied operations, the error model is ideally calibrated using the same circuit as is used for the error correction experiment. Here, we present an experimental approach guided by a novel analytical formula to characterize the probability of independent errors using correlations in the syndrome data generated by executing the error correction circuit. Using the method on a distance-three surface code, we analyze error channels that flip an arbitrary number of syndrome elements, including Pauli Y errors, hook errors, multi-qubit errors, and leakage, in addition to standard Pauli X and Z errors. We use the method to find the optimal weights for a minimum-weight perfect matching decoder without relying on a theoretical error model. Additionally, we investigate whether improved knowledge of the Pauli Y error channel, based on correlating the X- and Z-type error syndromes, can be exploited to enhance matching decoding. Furthermore, we find correlated errors that flip many syndrome elements over up-to-eight cycles, potentially caused by leakage of the data qubits out of the computational subspace. The presented method provides the tools for accurately calibrating a broad family of decoders, beyond the minimum-weight perfect matching decoder, without relying on prior knowledge of the error model.
- Abstract（参考訳）: 量子エラー訂正符号の高忠実復号法は、デバイス内で発生した物理的エラーの正確な実験モデルに依存する。
誤差確率は適用した操作のコンテキストに依存するため、誤差補正実験で使用されるのと同じ回路を用いて誤差モデルを理想的に校正する。
本稿では, 新たな解析式で導かれる実験手法について, エラー訂正回路の実行によって生成されたシンドロームデータの相関関係を用いて, 独立誤差の確率を特徴付ける。
距離3面符号の手法を用いて、標準的なPauli XとZのエラーに加えて、Pauli Yエラー、フックエラー、マルチキュービットエラー、リークを含む任意の数のシンドローム要素を反転させるエラーチャネルを解析する。
提案手法は,理論誤差モデルに頼らずに,最小ウェイト完全整合デコーダの最適重みを求める。
さらに,X型およびZ型エラーシンドロームを関連づけたPauli Yエラーチャネルの知識向上が,マッチング復号化の促進に有効かどうかを検討する。
さらに、多くのシンドローム要素を最大28サイクルで反転させる相関誤差が、計算部分空間からデータキュービットの漏れによって引き起こされる可能性がある。
提案手法は,誤差モデルの事前知識に頼ることなく,最小限の完全整合デコーダを超える幅広いデコーダ群を正確に校正するツールを提供する。
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