論文の概要: In-situ benchmarking of fault-tolerant quantum circuits. I. Clifford circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21472v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 09:51:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.715246
• Title: In-situ benchmarking of fault-tolerant quantum circuits. I. Clifford circuits
• Title（参考訳）: フォールトトレラント量子回路のその場ベンチマーク I. クリフォード回路
• Authors: Xiao Xiao, Dominik Hangleiter, Dolev Bluvstein, Mikhail D. Lukin, Michael J. Gullans,
• Abstract要約: そこで本研究では,フォールトトレラント回路の物理的および論理的誤差を,シンドロームデータを用いてその場で特徴付けることができることを示す。 本手法は, ゲート校正, 復号精度の向上, 論理回路の検証を支援するために, フォールトトレラント量子コンピュータを効率よく, その場で特徴付ける方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1283477375773185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Benchmarking physical devices and verifying logical algorithms are important tasks for scalable fault-tolerant quantum computing. Numerous protocols exist for benchmarking devices before running actual algorithms. In this work, we show that both physical and logical errors of fault-tolerant circuits can even be characterized in-situ using syndrome data. To achieve this, we map general fault-tolerant Clifford circuits to subsystem codes using the spacetime code formalism and develop a scheme for estimating Pauli noise in Clifford circuits using syndrome data. We give necessary and sufficient conditions for the learnability of physical and logical noise from given syndrome data, and show that we can accurately predict logical fidelities from the same data. Importantly, our approach requires only a polynomial sample size, even when the logical error rate is exponentially suppressed by the code distance, and thus gives an exponential advantage against methods that use only logical data such as direct fidelity estimation. We demonstrate the practical applicability of our methods in various scenarios using synthetic data as well as the experimental data from a recent demonstration of fault-tolerant circuits by Bluvstein et al. [Nature 626, 7997 (2024)]. Our methods provide an efficient, in-situ way of characterizing a fault-tolerant quantum computer to help gate calibration, improve decoding accuracy, and verify logical circuits.
• Abstract（参考訳）: 物理デバイスのベンチマークと論理アルゴリズムの検証は、スケーラブルなフォールトトレラント量子コンピューティングにとって重要なタスクである。 実際のアルゴリズムを実行する前に、デバイスをベンチマークするための多くのプロトコルが存在する。 本研究では,フォールトトレラント回路の物理的および論理的誤差を,シンドロームデータを用いてその場で特徴付けることができることを示す。 これを実現するために、時空符号形式を用いて一般的な耐故障性クリフォード回路をサブシステムコードにマッピングし、シンドロームデータを用いてクリフォード回路のパウリ雑音を推定する手法を開発した。 身体的および論理的ノイズの学習性について,与えられた症候群データから必要十分な条件を提示し,同じデータから論理的忠実度を正確に予測できることを示す。 提案手法では,符号距離によって論理誤差率が指数関数的に抑制された場合でも,多項式サンプルサイズしか必要とせず,直接忠実度推定などの論理データのみを使用する手法に対して指数関数的に有利である。 本稿では,Bluvsteinらによる最近の耐故障回路の実証実験(Nature 626, 7997 (2024))から得られた, 合成データおよび実験データを用いた各種シナリオにおける本手法の適用性を示す。 本手法は, ゲート校正, 復号精度の向上, 論理回路の検証を支援するために, フォールトトレラント量子コンピュータを効率よく, その場で特徴付ける方法を提供する。

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