論文の概要: Error mitigation for logical circuits using decoder confidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15689v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 18:45:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:27.107534
• Title: Error mitigation for logical circuits using decoder confidence
• Title（参考訳）: デコーダ信頼度を用いた論理回路の誤差低減
• Authors: Maria Dincă, Tim Chan, Simon C. Benjamin,
• Abstract要約: デコーダ信頼スコア(DCS)は、その成功を評価するためにデコーダ信頼スコア(DCS)を提供する。 シンドロームクラスタ間の最短経路から計算した泳動距離DCSを採用する。 どちらも復号窓の論理誤差確率(LEP)を確実に推定する。
• 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: Fault-tolerant quantum computers use decoders to monitor for errors and find a plausible correction. A decoder may provide a decoder confidence score (DCS) to gauge its success. We adopt a swim distance DCS, computed from the shortest path between syndrome clusters. By contracting tensor networks, we compare its performance to the well-known complementary gap and find that both reliably estimate the logical error probability (LEP) in a decoding window. We explore ways to use this to mitigate the LEP in entire circuits. For shallow circuits, we just abort if any decoding window produces an exceptionally low DCS: for a distance-13 surface code, rejecting a mere 0.1% of possible DCS values improves the entire circuit's LEP by more than 5 orders of magnitude. For larger algorithms comprising up to trillions of windows, DCS-based rejection remains effective for enhancing observable estimation. Moreover, one can use DCS to assign each circuit's output a unique LEP, and use it as a basis for maximum likelihood inference. This can reduce the effects of noise by an order of magnitude at no quantum cost; methods can be combined for further improvements.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラントな量子コンピュータはデコーダを使用してエラーを監視し、妥当な修正を見つける。 デコーダは、その成功を評価するためにデコーダ信頼スコア(DCS)を提供することができる。 シンドロームクラスタ間の最短経路から計算した泳動距離DCSを採用する。 テンソルネットワークを縮小することにより、その性能をよく知られた相補的ギャップと比較し、どちらも復号窓の論理誤差確率(LEP)を確実に推定する。 回路全体のLEPを緩和するために、これを使用する方法を模索する。 浅い回路では、任意の復号ウィンドウが例外的に低いDCSを生成する場合のみ停止する: 距離13の表面コードの場合、DCS値のわずか0.1%を拒否すると、回路全体のLEPは5桁以上改善される。 最大1兆のウィンドウからなる大規模なアルゴリズムでは、DCSベースの拒絶は観測可能な推定の強化に有効である。 さらに、DCSを使用して各回路の出力にユニークなLEPを割り当て、最大極大推定の基底として使用することができる。 これにより、ノイズの影響を量子コストで桁違いに減らすことができ、さらなる改善のために組み合わせることができる。

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