論文の概要: Non-Clifford Crosstalk Noise in Surface Codes Using Hybrid Stabilizer-Tensor Network Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29514v1
• Date: Thu, 28 May 2026 07:35:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:55.955658
• Title: Non-Clifford Crosstalk Noise in Surface Codes Using Hybrid Stabilizer-Tensor Network Methods
• Title（参考訳）: ハイブリッド安定化器・テンソルネットワーク法を用いた表面符号の非クリフォードクロストークノイズ
• Authors: Ben Harper, Azar C. Nakhl, Martin Sevior, Muhammad Usman,
• Abstract要約: 我々は、コヒーレンスを組み込むことで論理的エラー率を高め、コードしきい値を下げることを示す。 また、ノイズの特定の分布は、論理誤差率を定量的に変化させることができることを示す。 この研究の方法は、従来は古典的シミュレーションにはアクセスできないノイズモデルによる量子誤差補正のシミュレーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.788073088949581
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scalable realisation of quantum computing is reliant on the development of fault tolerant devices. Analysis of quantum error correction protocols typically considers incoherent noise models or noise-free syndrome measurements. While this is simple to simulate classically and straightforward to compute analytically, these simplifications are unable to capture the full dynamics of a noisy quantum system. In this work we use advanced hybrid stabilizer-tensor network simulation techniques to simulate coherent quantum crosstalk noise during syndrome extraction on a surface code. We show that the inclusion of coherence increases logical error rates and lowers the code threshold. In addition, we show that the specific distribution of the noise can quantitatively change logical error rates. The methods in this work allow simulation of quantum error correction with noise models previously inaccessible to classical simulation, providing new insights on the effect of crosstalk noise on quantum error correction codes.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングのスケーラブルな実現は、フォールトトレラントデバイスの開発に依存している。 量子誤り訂正プロトコルの解析は、一般に不整合ノイズモデルやノイズフリーシンドロームの測定を考慮する。 これは古典的かつ単純で解析的に計算できるが、これらの単純化はノイズの多い量子系の完全な力学を捉えることができない。 本研究では, 表面コード上でのシンドローム抽出におけるコヒーレント量子クロストークノイズをシミュレーションするために, 高度なハイブリッド安定化器-テンソルネットワークシミュレーション手法を用いる。 我々は、コヒーレンスを組み込むことで論理的エラー率を高め、コードしきい値を下げることを示す。 さらに、ノイズの特定の分布は、論理誤差率を定量的に変化させることができることを示す。 この方法では、従来は古典的シミュレーションにはアクセスできないノイズモデルによる量子エラー補正のシミュレーションが可能であり、量子エラー訂正符号に対するクロストークノイズの影響に関する新たな知見を提供する。

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