論文の概要: Logical error estimation from syndrome data of surface-code experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11496v2
• Date: Fri, 12 Jun 2026 13:59:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 13:53:03.498599
• Title: Logical error estimation from syndrome data of surface-code experiments
• Title（参考訳）: 表面符号実験におけるシンドロームデータからの論理的誤差推定
• Authors: Evangelia Takou, Cesar Benito, Arian Vezvaee, Daniel A. Lidar, Kenneth R. Brown,
• Abstract要約: 実験結果から検出誤差の確率を推定することは可能であり、独立したデバイスベンチマークを回避し、有用なデコーダ前駆体を生成する。 我々は,GoogleのWilowチップ上で行ったサーフェスコードメモリ実験のオープンソースデータを用いて評価を行い,IBMのtextttibm_miamiプロセッサ上で類似したサーフェスコード実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24792948967354236
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decoders for quantum error correction (QEC) experiments rely on detector error models (DEMs), which encode, for each error, its probability and the detectors and logical observables it flips. Here we show that estimating DEM event probabilities from experimental syndromes is feasible, avoids independent device benchmarking, and produces useful decoder priors for estimating and reducing decoded logical error probabilities. We evaluate our methods using open-source data from surface-code memory experiments performed on Google's Willow chip, and we carry out analogous surface-code experiments on IBM's \texttt{ibm\_miami} processor. Despite the different physical error scales of the Google and IBM devices, in both cases our estimated DEMs improve logical error probabilities relative to baseline device-informed DEMs, typically at the $5\%-10\%$ level and with larger gains in some IBM cases, without additional calibration circuits, decoder fine-tuning, or supervised fitting to logical outcomes.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー補正(QEC)実験のためのデコーダは、各エラー、その確率、検出器とそれが反転する論理的可観測性についてエンコードする検出器エラーモデル(DEM)に依存している。 ここでは,DEMイベント確率を実験結果から推定し,独立デバイスベンチマークを回避し,デコードされた論理的エラー確率を推定・低減するために有用なデコーダ先行値を生成する。 我々は,GoogleのWillowチップ上で行ったサーフェスコードメモリ実験のオープンソースデータを用いて評価を行い,IBMの‘texttt{ibm\_miami} プロセッサ上で同様のサーフェスコード実験を行う。 GoogleとIBMのデバイスでは物理的エラースケールが異なるが、どちらの場合も、推定されたDEMは、ベースラインのデバイスインフォームドDEMと比較して論理エラー確率を改善します。

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