論文の概要: Learning to Concatenate Quantum Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14931v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 12:20:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.886835
• Title: Learning to Concatenate Quantum Codes
• Title（参考訳）: 量子コードを構成するための学習
• Abstract要約: 量子誤り訂正符号の結合は、論理的誤り率をレベルを2倍に下げることで、誤り訂正能力を拡大する。 各レベル以降の有効なノイズチャンネルを推定し、それに応じて次のコードを選択することで、この選択を自動化する。 シミュレーションでは、このレベルワイド適応は、安定化器符号のみを連結するよりもはるかに少ないキュービットのターゲット論理誤差率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.03176175302545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Concatenating quantum error correction codes scales error correction capability by driving logical error rates down double-exponentially across levels. However, the noise structure shifts under concatenation, making it hard to choose an optimal code sequence. We automate this choice by estimating the effective noise channel after each level and selecting the next code accordingly. In particular, we use learning-based methods to tailor small, non-additive encoders when the noise exhibits sufficient structure, then switch to standard codes once the noise is nearly uniform. In simulations, this level-wise adaptation achieves a target logical error rate with far fewer qubits than concatenating stabilizer codes alone--reducing qubit counts by up to two orders of magnitude for strongly structured noise. Therefore, this hybrid, learning-based strategy offers a promising tool for early fault-tolerant quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正符号の結合は、論理的誤り率をレベルを2倍に下げることで、誤り訂正能力を拡大する。 しかし、結合の下でノイズ構造が変化し、最適な符号列を選択するのが困難になる。 各レベル以降の有効なノイズチャンネルを推定し、それに応じて次のコードを選択することで、この選択を自動化する。 特に、ノイズが十分な構造を示す場合、学習ベースの手法を使用して、ノイズがほぼ均一であれば標準符号に切り替える。 シミュレーションでは、このレベルワイド適応は、強い構造を持つ雑音に対して最大2桁の量子ビット数を縮小する安定化器符号よりもはるかに少ない量子ビットのターゲット論理誤差率を達成する。 したがって、このハイブリッド学習ベースの戦略は、早期フォールトトレラント量子コンピューティングのための有望なツールを提供する。

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