論文の概要: Loss-biased fault-tolerant quantum error correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21876v1
• Date: Thu, 23 Apr 2026 17:21:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.783691
• Title: Loss-biased fault-tolerant quantum error correction
• Title（参考訳）: 損失バイアス型フォールトトレラント量子誤差補正
• Authors: Laura Pecorari, Gavin K. Brennen, Stanimir S. Kondov, Guido Pupillo,
• Abstract要約: より短い量子エラー補正サイクルは、プラットフォーム固有のエラーを増幅し、論理性能を低下させる非マルコフ相関エラーをもたらす。 我々は損失バイアスを導入し、急激なRydberg励起を中間回路イオン化により原子損失に迅速に変換する。 損失バイアスは、サイクル内エラーに対するフォールトトレラントな論理的エラースケーリングを復元し、ハードウェアオーバーヘッドを低減したQECサイクルを短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the limits of quantum error correction (QEC) in neutral-atom processors approaching high-fidelity gates and fast cycle times. We show that shorter QEC cycles amplify platform-specific errors, notably Rydberg excitation hopping, and hinder decay of residual Rydberg population, leading to non-Markovian correlated errors that degrade logical performance. To address this, we introduce loss biasing, where spurious Rydberg excitations are rapidly converted into atom loss via mid-circuit ionization, transforming errors into erasure-like noise and suppressing their propagation. Loss biasing restores the fault-tolerant logical error scaling for intra-cycle Pauli errors; furthermore, we argue that when supported with loss-aware decoding, it can achieve the optimal scaling of erasures while enabling shorter QEC cycles with reduced hardware overhead. We outline an implementation using fast autoionization in alkaline-earth(-like) atoms, establishing loss biasing as a practical route toward fault-tolerant quantum computing with sub-millisecond QEC cycles.
• Abstract（参考訳）: 高忠実度ゲートと高速サイクル時間に近づく中性原子プロセッサにおける量子エラー補正(QEC)の限界について検討する。 より短いQECサイクルはプラットフォーム固有の誤差、特にRydbergの励起ホッピングを増幅し、残りのRydberg集団の崩壊を妨げ、非マルコフ相関誤差が論理的性能を低下させることを示した。 これを解決するために、損失バイアスを導入し、急激なRydberg励起を中間イオン化により原子損失に迅速に変換し、エラーを消去のようなノイズに変換し、それらの伝播を抑制する。 損失バイアスはサイクル内エラーに対するフォールトトレラントな論理誤差のスケーリングを復元するが、さらに、損失認識復号化をサポートすれば、ハードウェアオーバーヘッドを低減し、短いQECサイクルを実現しつつ、消去の最適なスケーリングを実現することができると論じる。 我々は,アルカリ-アース(-様)原子の高速自己イオン化による実装を概説し,損失バイアスを,ミリ秒以下のQECサイクルによるフォールトトレラント量子コンピューティングへの実践的経路として確立した。

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