論文の概要: Constructing an approximate logical Markovian model of consecutive QEC cycles of a stabilizer code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16887v1
• Date: Sun, 21 Sep 2025 02:43:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.020349
• Title: Constructing an approximate logical Markovian model of consecutive QEC cycles of a stabilizer code
• Title（参考訳）: 安定器符号の連続QECサイクルの近似論理マルコフモデルの構築
• Authors: Alex Kwiatkowski, Aaron J. Friedman, Shawn Geller, Jalan A. Ziyad, Scott Glancy, Emanuel Knill,
• Abstract要約: 1つの難点は、論理的性能と低レベルのエラーモデルの間に明確な接続がないことである。 連続ノイズQECサイクルは論理サブシステムにのみ作用するメモリレスエラープロセスによってモデル化できることを示す。 我々は、近似論理マルコフモデルが論理的特徴付けに有用なツールであり、論理的性能を保証する安定化器コードの実装を設計する助けになることを期待している。
• 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: As quantum error correction (QEC) experiments continue to make rapid progress, there is increased interest in designing experiments with guarantees of logical performance. At present, one difficulty is the lack of a clear connection between logical performance and the low-level error models. In this work, we take an important step toward addressing this issue by proving that consecutive QEC cycles of a stabilizer code with Pauli stochastic noise and with a single-cycle infidelity $\epsilon_1 \leq 1/64$ admit an approximate logical Markovian model, meaning that consecutive noisy QEC cycles can be modeled by a memoryless error process acting only on the logical subsystem. The approximate logical Markovian model can be computed from the low-level error model, and the deviations from the true behavior are exponentially suppressed in the number of QEC cycles. Consequently, we expect that the approximate logical Markovian model will be both a useful tool for logical characterization and an aid for designing stabilizer-code implementations with guarantees of logical performance.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正(QEC)実験は急速に進展し続けており、論理的性能を保証する実験の設計への関心が高まっている。 現時点では、論理的性能と低レベルのエラーモデルとの明確な接続が欠如している。 本研究は, 安定器符号の連続QECサイクルと, パウリ確率雑音と, 単一サイクルの不忠実度$\epsilon_1 \leq 1/64$で, 近似論理マルコフモデルを認め, 連続ノイズQECサイクルを論理サブシステムにのみ作用するメモリレスエラープロセスでモデル化できることを証明し, この問題に対処するための重要なステップである。 低レベルの誤差モデルから近似論理マルコフモデルを計算することができ、真の振る舞いからの偏差はQECサイクルの数で指数関数的に抑制される。 したがって、近似論理マルコフモデルが論理的特徴付けに有用なツールであり、論理的性能を保証する安定化器コードの実装を設計する助けになることを期待している。

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