論文の概要: Runtime-efficient zero-noise extrapolation from mixed physical and logical data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15014v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 13:42:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.925889
• Title: Runtime-efficient zero-noise extrapolation from mixed physical and logical data
• Title（参考訳）: 混合物理データと論理データからの実行時効率ゼロノイズ外挿
• Authors: D. V. Babukhin, W. V. Pogosov,
• Abstract要約: 部分量子エラー補正と量子エラー軽減は、前フォールト-トレラント状態において共存することが期待されている。 本稿では,少数の誤り訂正データ点を含む混合データセットから構築したゼロノイズ外挿について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Partial quantum error correction and quantum error mitigation are expected to coexist in the pre-fault-tolerant regime, yet the resource advantage of combining them remains insufficiently quantified. We study zero-noise extrapolation constructed from mixed datasets that contain a small number of error-corrected data points together with data obtained without error correction. The low-noise logical points anchor the extrapolation, while the higher-noise physical points enlarge the noise baseline at a much smaller runtime cost. Under a simple model in which error correction suppresses the effective gate error rate from p to $γ$p, we derive the variance of the zero-noise estimator and compare the physical runtime required to reach a target precision. For Richardson extrapolation, the mixed-data strategy reduces variance amplification and can lower the required physical runtime by several orders of magnitude when $γ\leq 0.1$. As a proof of principle, we apply the method to digital quantum simulation of a six-spin transverse-field Ising model and find that mixed physical/logical datasets yield lower-variance zero-noise estimates and outperform extrapolation based only on error-corrected data in the parameter regime studied here. These results identify hybrid error correction and error mitigation as a practical route to resource-efficient quantum computation before full fault tolerance.
• Abstract（参考訳）: 部分量子エラー補正と量子エラー軽減は、前フォールト耐性の体制で共存することが期待されているが、それらを組み合わせるための資源的利点は、まだ十分に定量化されていない。 本研究では,少数の誤り訂正データを含む混合データセットと,誤り訂正なしで得られたデータから構築したゼロノイズ外挿について検討する。 低雑音の論理点が外挿を固定し、高雑音の物理点がはるかに小さな実行コストでノイズベースラインを拡大する。 誤差補正が有効ゲート誤差率をpから$γ$pに抑制する単純なモデルの下では、ゼロノイズ推定器のばらつきを導出し、目標精度に達するために必要な物理ランタイムを比較する。 Richardsonの外挿では、混合データ戦略は分散増幅を減少させ、$γ\leq 0.1$のとき、必要な物理ランタイムを桁違いに小さくすることができる。 原理の証明として、6スピン逆場イジングモデルのディジタル量子シミュレーションに適用し、混合物理・論理的データセットが低分散ゼロノイズ推定を行い、ここで研究したパラメータ体系における誤り訂正データのみに基づいて外挿性能を向上することを示した。 これらの結果から,完全耐故障前における資源効率のよい量子計算の実践的経路として,ハイブリッドな誤り訂正と誤り軽減が期待できる。

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