論文の概要: PAEMS: Precise and Adaptive Error Model for Superconducting Quantum Processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29439v2
• Date: Thu, 02 Apr 2026 10:45:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:09.265166
• Title: PAEMS: Precise and Adaptive Error Model for Superconducting Quantum Processors
• Title（参考訳）: PAEMS:超伝導量子プロセッサの高精度・適応誤差モデル
• Authors: Songhuan He, Yifei Cui, Bo Liu, Kai Guo, Cheng Wang,
• Abstract要約: 本稿では,正確かつ適応的な量子ビット誤りモデルであるPAEMSを紹介する。 IBMのQPUの実験では、19.5$times$, 9.3$times$, 5.2$times$ reduce in timelike, spacelike, and spacetime error correlationが示されている。 また、GoogleのSI$71000エラーモデルの精度を、複数の量子プラットフォームで58$sim3%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.599826548609388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Superconducting quantum processor units (QPUs) are incapable of producing massive datasets for quantum error correction (QEC) because of hardware limitations. Thus, QEC decoders heavily depend on synthetic data from qubit error models. Classic depolarizing error models with polynomial complexity present limited accuracy. Coherent density matrix methods suffer from exponential complexity $\propto O(4^n)$ where $n$ represents the number of qubits. This paper introduces PAEMS: a precise and adaptive qubit error model. Its qubit-wise separation framework, incorporating leakage propagation, captures error evolvements crossing spatial and temporal domains. Utilizing repetition-code experiment datasets, PAEMS effectively identifies the intrinsic qubit errors through an end-to-end optimization pipeline. Experiments on IBM's QPUs have demonstrated a 19.5$\times$, 9.3$\times$, and 5.2$\times$ reduction in timelike, spacelike, and spacetime error correlation, respectively, surpassing all of the previous works. It also outperforms the accuracy of Google's SI1000 error model by 58$\sim$73\% on multiple quantum platforms, including IBM's Brisbane, Sherbrooke, and Torino, as well as China Mobile's Wuyue and QuantumCTek's Tianyan.
• Abstract（参考訳）: 超伝導量子プロセッサユニット(QPU)は、ハードウェアの制限のため、量子エラー補正(QEC)のための巨大なデータセットを生成することができない。 したがって、QECデコーダはキュービットエラーモデルからの合成データに大きく依存する。 多項式複雑性を持つ古典的非分極誤差モデルでは、精度が制限される。 コヒーレント密度行列法は指数複雑性$\propto O(4^n)$で、$n$は量子ビットの数を表す。 本稿では,正確かつ適応的な量子ビット誤りモデルであるPAEMSを紹介する。 リーク伝播を取り入れたキュービットワイド分離フレームワークは、空間領域と時間領域を横断するエラーの進化をキャプチャする。 PAEMSは繰り返しコード実験データセットを利用することで、エンドツーエンドの最適化パイプラインを通じて本質的なキュービットエラーを効果的に識別する。 IBMのQPUの実験では、19.5$\times$、9.3$\times$、および5.2$\times$の時間的、空間的、時空的誤差の相関が、以前の全ての研究を上回った。 また、IBMのBristone、Sherbrooke、Torino、およびChina MobileのWuyue、QuantumCTekのTianyanなど、複数の量子プラットフォーム上で、GoogleのSI1000エラーモデルの精度を58$\sim$73\%向上させる。

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