論文の概要: Distributed Hyperbolic Floquet Codes under Depolarizing and Erasure Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17969v1
• Date: Fri, 20 Feb 2026 03:55:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.218974
• Title: Distributed Hyperbolic Floquet Codes under Depolarizing and Erasure Noise
• Title（参考訳）: 脱分極・消去雑音下における分散双曲フロケット符号
• Authors: Aygul Azatovna Galimova,
• Abstract要約: 我々は,8,3$,10,3$,および12,3$のテッセルレーションから,双曲的および半双曲的フロケット符号を構築する。 10,3ドルと12,3ドルのファミリーは、双曲的なフロッケのコードに新しい。 我々は,これらの分散コードを,除極,SDEM3,相関EM3,消去の4つのノイズモデルでシミュレートする。
• 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: Distributing qubits across quantum processing units (QPUs) connected by shared entanglement enables scaling beyond monolithic architectures. Hyperbolic Floquet codes use only weight-2 measurements and are good candidates for distributed quantum error correcting codes. We construct hyperbolic and semi-hyperbolic Floquet codes from $\{8,3\}$, $\{10,3\}$, and $\{12,3\}$ tessellations via the Wythoff kaleidoscopic construction with the Low-Index Normal Subgroups (LINS) algorithm and distribute them across QPUs via spectral bisection. The $\{10,3\}$ and $\{12,3\}$ families are new to hyperbolic Floquet codes. We simulate these distributed codes under four noise models: depolarizing, SDEM3, correlated EM3, and erasure. With depolarizing noise ($p_{\text{local}} = 0.03\%$), fine-grained codes achieve non-local pseudo-thresholds up to 3.0\% for $\{8,3\}$, 3.0\% for $\{10,3\}$, and 1.75\% for $\{12,3\}$. Correlated EM3 yields pseudo-thresholds up to 0.75\% for $\{8,3\}$, 0.75\% for $\{10,3\}$, and 0.50\% for $\{12,3\}$; crossing-based thresholds from same-$k$ families are ${\sim}1.75$--$2.9\%$ across all tessellations. Using the SDEM3 model, fine-grained codes achieve distributed pseudo-thresholds of 1.75\% for $\{8,3\}$, 1.25\% for $\{10,3\}$, and 1.00\% for $\{12,3\}$. Under erasure noise motivated by spin-optical architectures, thresholds at 1\% local loss are 35--40\% for $\{8,3\}$, 30--35\% for $\{10,3\}$, and 25--30\% for $\{12,3\}$.
• Abstract（参考訳）: 共有絡み合いによって接続された量子処理ユニット(QPU)にまたがる量子ビットの分散は、モノリシックアーキテクチャを超えたスケーリングを可能にする。 双曲フロッケ符号はウェイト2測定のみを使用し、分散量子誤り訂正符号の候補となる。 我々は、Wythoff Kaleidoscopic construction with the Low-Index Normal Subgroups (LINS) algorithm を用いて、双曲的および半双曲的フロケ符号を${8,3\}$, $\{10,3\}$, $\{12,3\}$ tessellations から構築し、スペクトル二分法によりそれらをQPUに分散する。 $\{10,3\}$と$\{12,3\}$ファミリは、双曲的なフロケ符号に新しい。 我々は,これらの分散コードを,除極,SDEM3,相関EM3,消去の4つのノイズモデルでシミュレートする。 除極ノイズ(p_{\text{local}} = 0.03\%$)では、$\{8,3\}$で3.0\%、$\{10,3\}$で3.0\%、$\{12,3\}$で1.75\%となる。 Correlated EM3 yields pseudo-thresholds for $\{8,3\}$, 0.75\% for $\{10,3\}$, 0.50\% for $\{12,3\}$。 SDEM3モデルを用いれば、$\{8,3\}$で1.75\%、$\{10,3\}$で1.25\%、$\{12,3\}$で1.00\%の分散擬似閾値が得られる。 スピン光学アーキテクチャによる消去ノイズの下では、局所損失の1\%は、$\{8,3\}$で35-40\%、$\{10,3\}$で30-35\%、$\{12,3\}$で25-30\%である。

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