論文の概要: Efficient learning of logical noise from syndrome data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22286v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 20:02:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.041589
• Title: Efficient learning of logical noise from syndrome data
• Title（参考訳）: 症候群データからの論理ノイズの効率的な学習
• Authors: Han Zheng, Chia-Tung Chu, Senrui Chen, Argyris Giannisis Manes, Su-un Lee, Sisi Zhou, Liang Jiang,
• Abstract要約: 我々は,サンプルの複雑さと計算コストを保証できる効率的な推定器を開発した。 本研究は,フォールトトレラント量子デバイスにおける論理チャネルを特徴付けるための実践的アプローチとして,シンドロームに基づく学習を確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2109342530966007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Characterizing errors in quantum circuits is essential for device calibration, yet detecting rare error events requires a large number of samples. This challenge is particularly severe in calibrating fault-tolerant, error-corrected circuits, where logical error probabilities are suppressed to higher order relative to physical noise and are therefore difficult to calibrate through direct logical measurements. Recently, Wagner et al. [PRL 130, 200601 (2023)] showed that, for phenomenological Pauli noise models, the logical channel can instead be inferred from syndrome measurement data generated during error correction. Here, we extend this framework to realistic circuit-level noise models. From a unified code-theoretic perspective and spacetime code formalism, we derive necessary and sufficient conditions for learning the logical channel from syndrome data alone and explicitly characterize the learnable degrees of freedom of circuit-level Pauli faults. Using Fourier analysis and compressed sensing, we develop efficient estimators with provable guarantees on sample complexity and computational cost. We further present an end-to-end protocol and demonstrate its performance on several syndrome-extraction circuits, achieving orders-of-magnitude sample-complexity savings over direct logical benchmarking. Our results establish syndrome-based learning as a practical approach to characterizing the logical channel in fault-tolerant quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 量子回路におけるエラーのキャラクタリゼーションはデバイスキャリブレーションに不可欠であるが、希少なエラーイベントの検出には多数のサンプルが必要である。 この課題は、特にフォールトトレラントな誤り訂正回路の校正において深刻であり、論理的誤差確率は物理ノイズに対して高次に抑制されるため、直接的論理的測定による校正が困難である。 Wagner et al [PRL 130, 200601 (2023)] は, 現象論的パウリノイズモデルでは, 誤り訂正時に発生する症候群計測データから論理チャネルを推定できることを示した。 ここでは、この枠組みを現実的な回路レベルのノイズモデルに拡張する。 統一された符号理論と時空符号定式化の観点から、我々はシンドロームデータのみから論理チャネルを学習し、回路レベルのパウリ断層の学習可能な自由度を明示的に特徴づけるために必要かつ十分な条件を導出する。 フーリエ解析と圧縮センシングを用いて,サンプルの複雑さと計算コストの保証が可能な効率的な推定器を開発した。 さらに、エンド・ツー・エンドのプロトコルを提案し、いくつかのシンドローム抽出回路でその性能を実証し、直接論理ベンチマークよりも高次精度のサンプル・複雑度保存を実現する。 本研究は,フォールトトレラント量子デバイスにおける論理チャネルを特徴付けるための実践的アプローチとして,シンドロームに基づく学習を確立した。

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