論文の概要: Syndrome resampling enhances quantum error correction thresholds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06101v1
• Date: Thu, 07 May 2026 12:16:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.760188
• Title: Syndrome resampling enhances quantum error correction thresholds
• Title（参考訳）: シンドローム再サンプリングは量子エラー補正閾値を高める
• Authors: Luis Colmenarez, Áron Márton, Markus Müller,
• Abstract要約: 我々は,任意のデコーダのQEC閾値を高める手法であるシンドローム再サンプリングを導入する。 その結果,シンドローム再サンプリングは最適なデコーダと準最適デコーダの閾値を大幅に上昇させることがわかった。 この手法を既存の実験的なQECデータに適用すると、論理誤差率の最大2桁の削減が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9744114320491685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum error correction (QEC) enables fault-tolerant quantum computation but requires operating quantum hardware at physical error rates below code-dependent thresholds, which remains challenging for current devices. We introduce syndrome resampling, a general method that increases QEC thresholds of any decoder and suppresses logical errors without additional hardware, decoding modifications, or code-specific assumptions beyond syndrome statistics. The method exploits the fact that syndromes with low probability are likely to lead to logical failure, therefore biasing syndrome averages towards most likely syndromes effectively increases logical fidelities. We establish a direct connection between the Rényi coherent information (RCI) and powers of the syndrome probability distribution, showing that resampling syndromes according to these powers combined with maximum likelihood decoding (MLD) realizes a family of optimal thresholds associated with phase transitions in the RCI. Numerical simulations of surface codes demonstrate that syndrome resampling substantially increases thresholds for both optimal and suboptimal decoders and reduces logical error rates by up to four orders of magnitude in experimentally relevant regimes. We further show that syndrome resampling can be effectively implemented from finite data and combined with decoding-based post-selection to achieve additional gains. Finally, applying the method to existing experimental QEC data yields up to two orders of magnitude reduction in logical error rates without requiring additional measurements. Our results provide a practical and decoder-agnostic route to improved logical fidelities in near-term QEC experiments.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー補正(QEC)は、フォールトトレラントな量子計算を可能にするが、コード依存しきい値以下で物理エラー率で量子ハードウェアを操作する必要がある。 我々は,任意のデコーダのQEC閾値を高め,ハードウェアの追加やデコード修正,あるいはシンドローム統計以外のコード固有の仮定を伴わずに論理的誤りを抑える一般的な手法であるシンドローム再サンプリングを導入する。 この手法は、低い確率の症候群が論理的失敗を引き起こす可能性が高いという事実を利用するため、最も可能性の高いシンドロームに対する偏見平均は論理的忠実度を効果的に増加させる。 我々は、レニイコヒーレント情報(RCI)とシンドローム確率分布のパワーとの直接接続を確立し、これらのパワーと最大極大復号(MLD)を組み合わせた再サンプリングシンドロームが、RCIの相転移に関連する最適なしきい値の族を実現することを示す。 表面符号の数値シミュレーションにより、シンドローム再サンプリングは最適および準最適デコーダのしきい値を大幅に増加させ、実験的な状況下で最大4桁の論理誤差率を減少させることを示した。 さらに、シンドローム再サンプリングを有限データから効果的に実装し、デコードに基づくポストセレクションと組み合わせることで、さらなる利得が得られることを示す。 最後に、既存の実験的なQECデータにこの手法を適用すると、さらなる測定を必要とせず、最大2桁の論理誤差率の削減が得られる。 本研究は,QEC実験における論理的忠実性向上のための実用的でデコーダに依存しない経路を提供する。

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