論文の概要: Universal syndrome-based recovery for noise-adapted quantum error correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08719v1
- Date: Thu, 09 Oct 2025 18:27:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 00:38:47.487182
- Title: Universal syndrome-based recovery for noise-adapted quantum error correction
- Title（参考訳）: 雑音適応型量子誤り訂正のためのユニバーサルシンドロームに基づく回復
- Authors: Debjyoti Biswas, Prabha Mandayam,
- Abstract要約: 本稿では,任意のコードやノイズプロセスに対して,エラーシンドロームを識別するアルゴリズムを提案する。
次に、我々のアルゴリズムを用いて、ペッツ回復マップ(症候群に基づくペッツ回復マップ)の変種を開発する。
我々は,IBM量子ハードウェア上で回復回路を実行し,ノイズ適応QECプロトコルのブレークフェア性能の実証に成功した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9591164070876688
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum error correction (QEC) is an essential tool for quantum computing that enables reliable information processing in the presence of noise. Syndrome measurements play a central role in QEC, making it possible to unambiguously identify the location and type of errors. While syndrome extraction is natural for conventional QEC protocols, where the errors satisfy certain algebraic constraints \emph{perfectly}, this feature is largely missing in the framework of approximate or noise-adapted QEC. Rather, noise-adapted recovery maps like the Petz map are used in the latter scenario, but implementing such tailored recovery processes on the hardware can be quite challenging. Here, we address this issue by proposing an algorithmic approach to identifying error syndromes for arbitrary codes and noise processes. We then use our algorithm to develop a variant of the Petz recovery map -- a syndrome-based Petz recovery map -- which can then be implemented via syndrome measurements. We demonstrate the efficacy of our approach in the context of amplitude-damping noise, by constructing the syndrome-based Petz map for the $4$-qubit code. We execute our recovery circuits on IBM quantum hardware to successfully demonstrate break-even performance of a noise-adapted QEC protocol with upto a threefold improvement of the qubit $T_{1}$ times.
- Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正(QEC)は、ノイズの存在下で信頼できる情報処理を可能にする量子コンピューティングに不可欠なツールである。
シンドローム測定はQECにおいて中心的な役割を担っており、不明瞭にエラーの位置とタイプを特定することができる。
シンドローム抽出は、ある種の代数的制約を満足する従来のQECプロトコルでは自然であるが、この特徴は近似あるいは雑音適応QECの枠組みにはほとんど欠落している。
むしろ、Petzマップのようなノイズ適応リカバリマップが後者のシナリオで使用されるが、ハードウェアにこのような調整されたリカバリプロセスを実装することは、非常に難しい。
本稿では、任意のコードやノイズプロセスに対するエラーシンドロームを識別するためのアルゴリズム的アプローチを提案する。
次に、我々のアルゴリズムを用いて、ペッツ回復マップ(症候群に基づくペッツ回復マップ)の変種を開発する。
提案手法の有効性を振幅減衰雑音の文脈で示すために,4ドルキュービット符号に対するシンドロームに基づくペッツマップを構築した。
我々は、IBM量子ハードウェア上でリカバリ回路を実行し、ノイズ適応QECプロトコルのブレークフェア性能を、qubit$T_{1}$倍の3倍の改善で実証する。
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