論文の概要: Scalable Postselection of Quantum Resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08697v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 17:55:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:16.698118
• Title: Scalable Postselection of Quantum Resources
• Title（参考訳）: 量子資源のスケーラブルなポストセレクション
• Authors: J. Wilson Staples, Winston Fu, Jeff D. Thompson,
• Abstract要約: 本稿では,スケーラブルなポストセレクションを用いた量子コンピューティングのオーバーヘッド低減手法を提案する。 拡張性のあるポストセレクションは論理ゲート当たりのオーバーヘッドを同じ論理エラー確率で4倍に削減できることを示す。
• 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: The large overhead imposed by quantum error correction is a critical challenge to the realization of quantum computers, and motivates searching for alternative error correcting codes and fault-tolerant circuit constructions. Postselection is a powerful tool that builds large programs out of probabilistically generated sub-circuits, and has been shown to increase the threshold of quantum error correction based on fusing fixed-size resource states or concatenated codes. In this work, we present an approach to lower the overhead of quantum computing using scalable postselection, based on directly postselecting sub-circuits with a size extensive in the code distance using decoder soft information. We introduce a metric, the partial gap, that estimates what the logical gap of a resource state will be after it is consumed, and show that postselection based on the partial gap leads to scalable improvements in the logical error rate. In the specific context of implementing logical gates via teleportation through a cluster state, we demonstrate that scalable postselection provides a $4\times$ reduction in the overhead per logical gate, at the same logical error probability.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー訂正によって課される大きなオーバーヘッドは、量子コンピュータの実現にとって重要な課題であり、代替エラー訂正符号やフォールトトレラント回路の構成を探す動機となっている。 ポストセレクションは確率的に生成されたサブ回路から大規模なプログラムを構築する強力なツールであり、固定サイズのリソース状態の融合や結合コードに基づく量子エラー補正のしきい値を増加させることを示した。 本研究では,デコーダソフト情報を用いて,符号距離が広い部分回路を直接ポストセレクトすることで,スケーラブルなポストセレクションを用いて量子コンピューティングのオーバーヘッドを低くする手法を提案する。 本稿では,資源状態が消費された後の論理的ギャップを推定する指標である部分的ギャップを導入し,その部分的ギャップに基づくポストセレクションが,論理的エラー率のスケーラブルな改善につながることを示す。 クラスタ状態を通してのテレポーテーションによる論理ゲートの実装という特定の文脈において、スケーラブルなポストセレクションが論理ゲート当たりのオーバーヘッドを同じ論理エラー確率で4\times$還元することを示した。

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