論文の概要: Reducing quantum error correction overhead using soft information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03504v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 15:01:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:47:49.712285
• Title: Reducing quantum error correction overhead using soft information
• Title（参考訳）: ソフト情報を用いた量子誤り訂正オーバーヘッドの低減
• Authors: Joonas Majaniemi, Elisha S. Matekole,
• Abstract要約: 我々は、様々な物理量子ビットプラットフォームとデコーダでソフト情報デコーディングをモデル化する。 ソフト情報の復号化により、超伝導量子ビット上で最大10%高いエラー抑制と、中性原子量子ビット上で最大20%強いエラー抑制が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Imperfect measurements are a prevalent source of error across quantum computing platforms, significantly degrading the logical error rates achievable on current hardware. To mitigate this issue, rich measurement data referred to as soft information has been proposed to efficiently identify and correct measurement errors as they occur. In this work, we model soft information decoding across a variety of physical qubit platforms and decoders and showcase how soft information can make error correction viable at lower code distances and higher physical error rates than is otherwise possible. We simulate the effects of soft information decoding on quantum memories for surface codes and bivariate bicycle codes, and evaluate the error suppression performance of soft decoders against traditional decoders. For near-term devices with noise regimes close to the surface code threshold, our simulations show that soft information decoding can provide up to 10% higher error suppression on superconducting qubits and up to 20% stronger error suppression on neutral atom qubits.
• Abstract（参考訳）: 不完全な測定は、量子コンピューティングプラットフォーム全体で広く使われているエラーの源であり、現在のハードウェアで達成可能な論理的エラー率を著しく低下させる。 この問題を緩和するため、ソフト情報と呼ばれるリッチな計測データが提案され、測定エラーの発生を効果的に識別し、修正する。 本研究では,様々な物理量子ビットプラットフォームやデコーダにまたがるソフト情報デコーディングをモデル化し,ソフト情報によってより低い符号距離と高い物理誤差率で誤り訂正が実現可能であることを示す。 本研究では, ソフトデコーダの誤り抑制性能を従来のデコーダと比較し, ソフトデコーダの誤り抑制性能を評価する。 表面符号しきい値に近い雑音状態の短期デバイスでは,ソフト情報の復号化により,超伝導量子ビットのエラー抑制が最大10%,中性原子量子ビットのエラー抑制が最大20%向上することを示した。

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