論文の概要: Learning Logical Operations for Arbitrary Quantum Error Correction Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28162v1
• Date: Wed, 27 May 2026 08:44:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.90447
• Title: Learning Logical Operations for Arbitrary Quantum Error Correction Codes
• Title（参考訳）: 任意量子誤り訂正符号の論理操作の学習
• Authors: Nico Meyer, Christopher Mutschler, Dominik Seuß, Andreas Maier, Daniel D. Scherer,
• Abstract要約: 本稿では,論理演算の物理的実装を構造的特性を強制しながら構築する学習ベースのフレームワークを提案する。 次に、変分早期フォールトトレラント量子コンピューティング(VarEFTQC)と呼ばれる共同設計手順に拡張する。 ソフトウェアライブラリは、損失関数の変種、アンザッツファミリー、最適化ルーチンを含む完全な学習パイプラインを実装している。
• 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: Logical operations are essential for quantum computation within quantum error-correcting codes. However, discovering their physical realizations is challenging, especially for non-additive codes that lack a stabilizer description. We present a general learning-based framework that, given only an encoding circuit, constructs physical implementations of logical operations while enforcing structural properties such as transversality or shallow depth. Our approach is validated by rediscovering known logical operations of standard stabilizer codes. We then extend it to a co-design procedure, dubbed variational early fault-tolerant quantum computing (VarEFTQC), which tailors non-additive encodings to a given noise model and enforces desired logical gate sets, such as transversal IQP-type families or low-depth universal sets. A software library implements the complete learning pipeline, including loss-function variants, ansatz families, and optimization routines. Together, these results position VarEFTQC as a practical tool for discovering hardware-adapted logical gadgets for early fault-tolerant quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 論理演算は量子誤り訂正符号内の量子計算に必須である。 しかし、特に安定的な記述が欠けている非付加的なコードでは、それらの物理的実現は困難である。 本稿では,符号化回路のみを付与し,論理演算の物理的実装を構築するとともに,超越性や浅部深度といった構造特性を強制する一般学習ベースのフレームワークを提案する。 我々の手法は、標準安定化符号の既知の論理演算を再発見することによって検証される。 次に、変分早期フォールトトレラント量子コンピューティング(VarEFTQC)と呼ばれる共設計手順に拡張し、与えられたノイズモデルに非付加的なエンコーディングを調整し、逆IQP型ファミリーや低深度ユニバーサルセットなどの所望の論理ゲートセットを強制する。 ソフトウェアライブラリは、損失関数の変種、アンザッツファミリー、最適化ルーチンを含む完全な学習パイプラインを実装している。 これらの結果は、VarEFTQCを、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ハードウェア適応論理ガジェットを見つけるための実用的なツールとして位置づけている。

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