論文の概要: Bit flips are erasures in dissipative cat qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01375v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 18:39:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.555378
• Title: Bit flips are erasures in dissipative cat qubits
• Title（参考訳）: ビットフリップは消散性猫量子ビットの消去である
• Abstract要約: 消散的に安定化された猫量子ビットビットのビットフリップは、無音論理的誤りではないことを示す。 また,人工貯水池の放射信号が自律型QECの故障監視装置として機能することを示す。
• 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: Autonomous quantum error correction (QEC) stabilizes a logical manifold through dissipative events that emit into output channels, which are typically accessible to measurement. These signals are often discarded, and whether they contain useful information about logical failures remains generally unclear. Using quantum trajectories, we show that in dissipatively stabilized cat qubits bit flips are not silent logical errors: each flip is accompanied by a strong, time-localized photon burst from the dissipative buffer. Photon counting and homodyne monitoring can therefore herald the loss of logical information without interrupting the autonomous stabilization: bit flips in dissipative cat qubits are erasures. More broadly, our results show that the emitted signals of engineered reservoirs can act as built-in failure monitors for autonomous QEC, turning rare logical faults into erasures available to a decoder and reducing fault-tolerance overhead. To this end, we develop a general framework, based on past quantum states and number-resolved master equations, to quantify the detectability of such logical failures in autonomous QEC from the emitted signal.
• Abstract（参考訳）: 自律的量子誤差補正(英語版)(QEC)は、通常は測定にアクセスできる出力チャネルに放出される散逸事象を通じて論理多様体を安定化する。 これらの信号はしばしば破棄され、論理的失敗に関する有用な情報を含むか否かは一般に不明である。 量子軌道を用いて、消散安定化された猫量子ビットビットビットフリップはサイレント論理的誤りではないことを示す。 したがって、光子計数とホモダインのモニタリングは、自律的な安定化を中断することなく論理情報の損失を補うことができる。 より広範に,本研究の結果から,自律型QECの障害モニタとして機能し,希少な論理的欠陥をデコーダの消去に変換し,耐障害性オーバーヘッドを低減できることが示唆された。 この目的のために,過去の量子状態と数分解マスター方程式に基づく一般フレームワークを開発し,出力信号から自律QECにおけるそのような論理的故障の検出可能性を定量化する。

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