論文の概要: Fair Decoder Baselines and Rigorous Finite-Size Scaling for Bivariate Bicycle Codes on the Quantum Erasure Channel
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19062v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 15:53:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.244742
- Title: Fair Decoder Baselines and Rigorous Finite-Size Scaling for Bivariate Bicycle Codes on the Quantum Erasure Channel
- Title（参考訳）: 量子消去チャネル上の二変量自転車符号の公平デコーダベースラインと剛性有限サイズスケーリング
- Abstract要約: BB符号のBP-OSDデコードと並行して,非インフォームおよびエンフェラジャー対応のサーフェスコードベースラインを動作させる。
標準偏極重みMWPMと消去情報がないため、消去チャネル上でのランダムな推測と性能は一致しない。
BB at $N=1296$は、表面符号の2倍の閾値で、12$times$より低い正規化オーバーヘッドを持つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14323566945483496
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fair threshold estimation for bivariate bicycle (BB) codes on the quantum erasure channel runs into two recurring problems: decoder-baseline unfairness and the conflation of finite-size pseudo-thresholds with true asymptotic thresholds. We run both uninformed and \emph{erasure-aware} minimum-weight perfect matching (MWPM) surface code baselines alongside BP-OSD decoding of BB codes. With standard depolarizing-weight MWPM and no erasure information, performance matches random guessing on the erasure channel in our tested regime -- so prior work that compares against this baseline is really comparing decoders, not codes. Using 200{,}000 shots per point and bootstrap confidence intervals, we sweep five BB code sizes from $N=144$ to $N=1296$. Pseudo-thresholds (WER = 0.10) run from $p^* = 0.370$ to $0.471$; finite-size scaling (FSS) gives an asymptotic threshold $p^*_\infty \approx 0.488$, within 2.4\% of the zero-rate limit and without maximum-likelihood decoding. On the fair baseline, BB at $N=1296$ has a modest edge in threshold over the surface code at twice the qubit count, and a 12$\times$ lower normalized overhead -- the latter is where the practical advantage sits. All runs are reproducible from recorded seeds and package versions.
- Abstract（参考訳）: 量子消去チャネル上の二変量自転車 (BB) 符号の等価しきい値推定は、デコーダベースラインの不公平性と、真の漸近しきい値を持つ有限サイズの擬似閾値の融合という2つの繰り返し問題に陥る。
BB符号のBP-OSDデコードと並行して,非インフォームおよび<emph{erasure-aware}最小値完全マッチング(MWPM)サーフェスコードベースラインを実行する。
標準的な非分極重のMWPMと消去情報がないため、パフォーマンスはテスト体制の消去チャネルでのランダムな推測と一致します。
ポイントあたり200{,}000のショットとブートストラップの信頼性間隔を使って、BBコードのサイズを$N=144$から$N=1296$に分けます。
Pseudo-thresholds (WER = 0.10) は $p^* = 0.370$ から $0.471$; 有限サイズスケーリング (FSS) から成り、漸近しきしきい値 $p^*_\infty \approx 0.488$ がゼロレート限界の 2.4 % 内にあり、最大値のようなデコードがない。
公平なベースラインでは、$N=1296$のBBは、表面コードの2倍のクビット数で、しきい値が適度なエッジを持ち、12$\times$の正規化オーバーヘッドが低くなります。
すべての実行は、記録されたシードとパッケージバージョンから再現可能である。
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