論文の概要: Iterative Decoding of Stabilizer Codes under Radiation-Induced Correlated Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18231v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 19:33:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.828852
• Title: Iterative Decoding of Stabilizer Codes under Radiation-Induced Correlated Noise
• Title（参考訳）: 放射線誘起相関雑音下での安定化器符号の反復復号
• Authors: Anuj K. Nayak, Paul G. Baity, Peter J. Love, Nicholas Jeon, Byung-Jun Yoon, Adolfy Hoisie, Lav R. Varshney,
• Abstract要約: フォールトトレラント量子計算は、非常に低い論理誤差レートを要求する。 超伝導量子ビットアレイは、宇宙線ミューオン生成準粒子から生じる放射誘起相関ノイズを受ける。 我々は症候群計測による関節雑音の検知と復号化を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.712503292891062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fault-tolerant quantum computation demands extremely low logical error rates, yet superconducting qubit arrays are subject to radiation-induced correlated noise arising from cosmic-ray muon-generated quasiparticles. The quasiparticle density is unknown and time-varying, resulting in a mismatch between the true noise statistics and the priors assumed by standard decoders, and consequently, degraded logical performance. We formalize joint noise sensing and decoding using syndrome measurements by modeling the QP density as a latent variable, which governs correlation in physical errors and syndrome measurements. Starting from a variational expectation--maximization approach, we derive an iterative algorithm that alternates between QP density estimation and syndrome-based decoding under the updated noise model. Simulations of surface-code and bivariate bicycle quantum memory under radiation-induced correlated noise demonstrate a measurable reduction in logical error probability relative to baseline decoding with a uniform prior. Beyond improved decoding performance, the inferred QP density provides diagnostic information relevant to device characterization, shielding, and chip design. These results indicate that integrating physical noise estimation into decoding can mitigate correlated noise effects and relax effective error-rate requirements for fault-tolerant quantum computation.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラント量子計算は、非常に低い論理誤差率を要求するが、超伝導量子ビットアレイは、宇宙線ミューオン生成準粒子から生じる放射誘起相関ノイズを受ける。 準粒子密度は未知であり、時間的に変化するため、真のノイズ統計値と標準復号器が想定する先行値とのミスマッチが生じ、結果として劣化した論理性能が生じる。 我々は,QP密度を潜在変数としてモデル化し,身体的誤差と症候群計測の相関を制御し,症候群計測による関節雑音の検知と復号を定式化する。 変動予測-最大化手法から、更新ノイズモデルの下でQP密度推定とシンドロームに基づく復号を交互に行う反復アルゴリズムを導出する。 放射誘起相関雑音下における表面符号と二変量自転車量子メモリのシミュレーションは、一様前のベースライン復号と比較して論理誤差確率が測定可能な減少を示している。 デコード性能の改善に加えて、推論されたQP密度は、デバイスの特徴付け、シールド、チップ設計に関連する診断情報を提供する。 これらの結果は,物理ノイズ推定を復号化することにより相関ノイズ効果を緩和し,フォールトトレラント量子計算における有効エラーレート要求を緩和できることを示唆している。

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