論文の概要: In situ calibration of unitary operations during quantum error correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01080v1
• Date: Sun, 02 Nov 2025 21:18:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.056169
• Title: In situ calibration of unitary operations during quantum error correction
• Title（参考訳）: 量子誤り訂正におけるユニタリ演算のin situキャリブレーション
• Authors: Jonathan Kunjummen, Jacob M. Taylor,
• Abstract要約: 我々は、特にノイズの多い量子ビットのシナリオにおけるQECの性能向上において、事前情報とベイズ更新がいかに重要な役割を果たすかを考察する。 この重要なコンポーネントは、デコーダ出力を近似カルマンフィルタにリアルタイムに供給することである。 均一な前処理から、更新手順は徐々にサイト固有のエラー率を学習し、デコーダは固定優先のベースラインを上回ります。
• 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: Quantum error correction uses the measurement of syndromes and classical decoding algorithms to estimate the location and type of errors while protecting the encoded quantum bits. Here we consider how prior information and Bayesian updates can play a critical role in improving the performance of QEC in the scenario of a particularly noisy qubit. This allows for leveraging even distance codes, which typically are less valued in QEC, to handle the noisy qubit, changing the power-law scaling of the logical error rate with the baseline physical error rate. A crucial component of this is updating the prior by real time feeding of decoder outputs into a approximate Kalman filter. Thus our approach provides a bootstrap to the actual error rates. We show this via simulation of the full closed-loop system: starting from uniform priors, the update procedure gradually learns site-specific error rates, enabling the decoder to outperform a fixed-prior baseline. In turn, we show that this enables in situ calibration of unitary operations via injection of gate set tomography operations with only moderate overhead in the more typical scenario of low noise qubits.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正はシンドロームと古典的復号アルゴリズムの測定を用いて、符号化された量子ビットを保護しながら、エラーの位置と種類を推定する。 本稿では,特にノイズの多い量子ビットのシナリオにおいて,先行情報やベイズ更新がQECの性能向上に果たす役割について考察する。 これにより、QECでは一般に価値の低い偶数符号を利用してノイズの多い量子ビットを扱うことができ、論理誤差率のパワー・ロースケーリングをベースラインの物理誤差率で変更することができる。 この重要なコンポーネントは、デコーダ出力を近似カルマンフィルタにリアルタイムに供給することである。 したがって、我々のアプローチは実際のエラー率のブートストラップを提供する。 均一な前処理から、更新手順は徐々にサイト固有のエラー率を学習し、デコーダは固定優先のベースラインを上回ります。 これにより,低雑音キュービットの典型的シナリオにおいて,ゲートセットトモグラフィ操作を適度なオーバーヘッドで注入することで,単体動作をその場で校正できることを示す。

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