論文の概要: Heterogeneous quantum error-correcting codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06817v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 19:24:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:13.123901
• Title: Heterogeneous quantum error-correcting codes
• Title（参考訳）: 不均一な量子誤り訂正符号
• Authors: Omid Khosravani, Guillermo Escobar-Arrieta, Kenneth R. Brown, Mauricio Gutierrez,
• Abstract要約: 異なるエラーチャネルを持つ量子ビット型からなる異種量子誤り訂正符号を導入する。 本稿では,最大テンソルネットワークデコードを用いたコード容量方式における性能について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2659901499016884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce heterogeneous quantum error-correcting codes composed of qubit types with distinct error channels and study their performance in the code-capacity regime using maximum-likelihood tensor network decoding. In the regime where both qubit types share the same noise bias but differ in physical error rate, placing noisier qubits in the bulk -- where each error triggers more syndrome bits -- and cleaner qubits on the boundary yields thresholds exceeding 0.4 (compared to ~0.2 for the reverse placement) and improvements exceeding three orders of magnitude in logical error rate at high bias, with the advantage growing exponentially with code distance. In the regime where both types share the same error rate but differ in bias, the optimal strategy reverses: placing high-bias (more predictable) qubits on the boundary increases the threshold from 0.292(5) to 0.360(9) at a bias ratio of 100, and from 0.29(1) to 0.398(4) at a bias ratio of 1000. We also observe a striking bias-inversion property: the logical error channel becomes strongly XX X- and YY Y-biased despite the physical noise being ZZ Z-biased. We propose a stabilizer-ratio hypothesis that provides a unified information-theoretic explanation for both placement rules and predicts even larger advantages for code families such as color codes.
• Abstract（参考訳）: 我々は、異なるエラーチャネルを持つ量子ビット型からなる異種量子誤り訂正符号を導入し、最大テンソルネットワーク復号法を用いて、コード容量方式におけるそれらの性能について検討する。 両方のキュービットが同じノイズバイアスを共有するが、物理的エラー率が異なる体制では、ノイズの多いキュービットをバルクに配置し(各エラーがより多くのシンドロームビットをトリガーする)、境界上のクリーンなキュービットは0.4以上(逆配置では0.2以下)、改善は高いバイアスで論理的エラー率の3桁を超える。 境界に高バイアス(より予測可能な)量子ビットを配置すると、閾値が0.292(5)から0.360(9)、バイアス比が0.29(1)から0.398(4)となる。 物理ノイズはZZZバイアスであるにもかかわらず、論理誤差チャネルはXXXバイアス、YYYバイアスとなる。 本稿では,両者の配置ルールについて情報理論を統一的に説明し,カラーコードなどのコードファミリに対してさらに大きな利点を予測できる安定化器比仮説を提案する。

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