論文の概要: Estimating and decoding coherent errors of QEC experiments with detector error models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23797v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 19:28:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.491332
• Title: Estimating and decoding coherent errors of QEC experiments with detector error models
• Title（参考訳）: 検出器誤差モデルを用いたQEC実験のコヒーレント誤差の推定と復号
• Authors: Evangelia Takou, Kenneth R. Brown,
• Abstract要約: その結果,QEC実験の症状履歴はコヒーレントエラーの検出と推定に十分であることがわかった。 提案手法は,実験によって決定された検出誤差モデルが繰り返しとコヒーレントな騒音条件の両方に対して等しく動作することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3265773263570237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decoders of quantum error correction (QEC) experiments make decisions based on detected errors and the expected rates of error events, which together comprise a detector error model. Here we show that the syndrome history of QEC experiments is sufficient to detect and estimate coherent errors, removing the need for prior device benchmarking experiments. Importantly, our method shows that experimentally determined detector error models work equally well for both stochastic and coherent noise regimes. We model fully-coherent or fully-stochastic noise for repetition and surface codes and for various phenomenological and circuit-level noise scenarios, by employing Majorana and Monte Carlo simulators. We capture the interference of coherent errors, which appears as enhanced or suppressed physical error rates compared to the stochastic case, and also observe hyperedges that do not appear in the corresponding Pauli-twirled models. Finally, we decode the detector error models undergoing coherent noise and find different thresholds compared to detector error models built based on the stochastic noise assumption.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正(QEC)実験のデコーダは、検出されたエラーと予測されたエラー発生率に基づいて決定を行う。 ここでは、QEC実験の症候群履歴がコヒーレントエラーの検出と推定に十分であることを示し、事前のデバイスベンチマーク実験の必要性を排除した。 重要なこととして, 実験によって決定された検出誤差モデルが, 確率的およびコヒーレントなノイズ状態においても等しく動作することを示す。 我々はMajoranaとMonte Carloシミュレータを用いて、繰り返しおよび表面符号の完全コヒーレントまたは完全確率ノイズをモデル化し、様々な現象論的および回路レベルのノイズシナリオをモデル化する。 確率的な場合と比較して物理的誤り率の増大や抑制のように見えるコヒーレントエラーの干渉を捉えるとともに、対応するパウリ旋回モデルには現れないハイパーエッジを観察する。 最後に,コヒーレントノイズを受ける検出誤差モデルをデコードし,確率的雑音仮定に基づく検出誤差モデルと比較した。

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