論文の概要: Decoder Performance in Hybrid CV-Discrete Surface-Code Threshold Estimation Using LiDMaS+

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06730v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 03:33:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:13.000293
• Title: Decoder Performance in Hybrid CV-Discrete Surface-Code Threshold Estimation Using LiDMaS+
• Title（参考訳）: LiDMaS+を用いたハイブリッドCV離散表面符号閾値推定におけるデコーダ性能
• Abstract要約: 閾値推定はフォールトトレラント量子コンピューティングの中心であるが、報告された閾値はコードやノイズモデルだけでなく、シンドロームデータを解釈するデコーダにも依存する。 標準パウリノイズモデルとGKP方式のディジタル化を動機としたハイブリッド連続変数/離散モデルの両方による表面符号閾値推定の依存性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.833542530785707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Threshold estimation is central to fault-tolerant quantum computing, but the reported threshold depends not only on the code and noise model, but also on the decoder used to interpret syndrome data. We study this dependence for surface-code threshold estimation under both a standard Pauli noise model and a hybrid continuous-variable/discrete model motivated by GKP-style digitization. Using LiDMaS+ as a common experimental platform, we compare minimum-weight perfect matching (MWPM) and Union-Find under matched sweep grids, matched distances, and deterministic seeding, and we additionally evaluate trained neural-guided MWPM in the hybrid regime. In the Pauli baseline at distance $d=5$, MWPM consistently outperforms Union-Find, reducing the mean sampled logical error rate from $0.384$ to $0.260$, and producing a stable threshold summary with crossing median $p_c \approx 0.053$. In the hybrid fixed-distance run, Union-Find is substantially worse than MWPM (mean LER $0.1657$ versus $0.1195$), while trained neural-guided MWPM tracks MWPM closely (mean LER $0.1158$). Across hybrid multi-distance sweeps, the distance-dependent reversal in logical-error ordering remains visible, but the grid-based crossing estimator still returns boundary-valued $σ_c=0.05$ for all decoders. Neural-guided runs also show elevated decoder-failure diagnostics at high noise ($\max$ decoder-failure rate $0.1335$ at $d=7,σ=0.60$), indicating that learned guidance quality and decoder robustness must be reported alongside threshold curves. These results show that decoder choice and estimator design both materially affect threshold inference.
• Abstract（参考訳）: 閾値推定はフォールトトレラント量子コンピューティングの中心であるが、報告された閾値はコードやノイズモデルだけでなく、シンドロームデータを解釈するデコーダにも依存する。 標準パウリノイズモデルとGKP方式のディジタル化を動機としたハイブリッド連続変数/離散モデルの両方に基づく表面符号閾値推定の依存性について検討する。 実験用プラットフォームとしてLiDMaS+を用いて, 一致した網網, 一致した距離, 決定論的シード条件下での最小重量完全マッチング (MWPM) とUnion-Findを比較し, ハイブリッドシステムにおける訓練された神経誘導MWPMの評価を行った。 距離$d=5$のパウリベースラインでは、MWPMは一貫してUnion-Findを上回り、平均的なサンプリングされた論理誤差率を0.384$から0.260$に下げ、中央値$p_c \approx 0.053$を渡る安定したしきい値サマリを生成する。 ハイブリッド固定距離走行では、Union-Find は MWPM (平均 LER $0.1657$ 対 0.1195$ 対 0.1195$) よりも著しく悪いが、ニューラル誘導された MWPM トラックは MWPM (平均 LER $0.1158$) に近い。 ハイブリッド・マルチディスタンス・スイープ全体にわたって、論理エラー順序の距離依存逆転は依然として見えているが、グリッドベースの交差推定器は、すべてのデコーダに対して境界値の$σ_c=0.05$を返す。 ニューラル誘導動作はまた、高ノイズでのデコーダ障害診断(\max$ decoder-failure rate $0.1335$ at $d=7,σ=0.60$)の上昇を示す。 これらの結果から,デコーダ選択と推定器設計はどちらも閾値推定に重大な影響を及ぼすことが示された。

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