論文の概要: Estimating decoding graphs and hypergraphs of memory QEC experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20212v1
- Date: Mon, 28 Apr 2025 19:25:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.651856
- Title: Estimating decoding graphs and hypergraphs of memory QEC experiments
- Title（参考訳）: メモリQEC実験におけるデコードグラフとハイパーグラフの推定
- Authors: Evangelia Takou, Kenneth R. Brown,
- Abstract要約: ハイパーグラフを含む検出器誤差モデルにおけるパウリノイズを,シンドローム統計のみを用いて推定する。
実験で典型的に発生する雑音変動に対してデコーダを校正すると,論理誤差の抑制が増加する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49109372384514843
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Characterizing the error sources of quantum devices is essential for building reliable large-scale quantum architectures and tailoring error correction codes to the noise profile of the devices. Tomography techniques can provide detailed information on the noise or quality of quantum states but are typically both computationally and experimentally intensive with respect to the system's size. For QEC experiments, however, the information captured by a detector error model is sufficient for extracting the success rate of the experiment, as well as some information about the underlying noise. In this work, we estimate Pauli noise on detector error models, including hypergraphs, using only the syndrome statistics. We apply this method to well-known codes such as the repetition, surface, and 2D color codes. Under bare-ancilla syndrome extraction, two-point correlations are enough to reconstruct the detector error model for repetition or surface codes. For color codes or repetition codes under Steane-style syndrome extraction, we show how to extend the estimation method to multi-point correlators and extract the error rates of the hypergraphs. Finally, we find an increase in logical error suppression when we calibrate the decoder to noise fluctuations typically present in experiments.
- Abstract（参考訳）: 量子デバイスのエラーソースを特徴付けることは、信頼性の高い大規模量子アーキテクチャを構築し、エラー訂正コードをデバイスのノイズプロファイルに合わせるために不可欠である。
トモグラフィー技術は、量子状態のノイズや品質に関する詳細な情報を提供することができるが、典型的には、システムのサイズに関して、計算的かつ実験的に集中的である。
しかし、QEC実験では、検出誤差モデルによって得られた情報は、実験の成功率を抽出するのに十分であり、基礎となるノイズに関する情報も抽出するのに十分である。
本研究では, ハイパーグラフを含む検出器誤差モデルにおけるパウリノイズを, シンドローム統計のみを用いて推定する。
本手法は, 繰り返し, 表面, 2次元カラーコードなどのよく知られたコードに適用する。
素アンシラシンドローム抽出の下では、2点相関は繰り返しや表面符号の検知誤差モデルを再構成するのに十分である。
ステーン型シンドローム抽出における色符号や繰り返し符号については,多点相関器への推定手法の拡張方法を示し,ハイパーグラフの誤り率を抽出する。
最後に、実験で典型的に発生するノイズ変動にデコーダを校正すると、論理誤差の抑制が増加することを発見した。
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