論文の概要: The Pauli Lightcone: Information-Theoretic Error Mitigation Beyond the Autocorrelation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25254v2
• Date: Wed, 02 Sep 2026 16:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-03 17:53:17.301004
• Title: The Pauli Lightcone: Information-Theoretic Error Mitigation Beyond the Autocorrelation
• Title（参考訳）: Pauli Lightcone: 自己相関を超えた情報理論的エラー軽減
• Abstract要約: 音場ごとの到着遅延l_(v) とクロスエントロピー損失L_(v) を割り当てる空間的ノイズ効果の空間像について紹介する。 合成ゲートプラスノイズパウリ伝達行列の固有値解析により、研究されたノイズは純粋な振幅減衰であることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the wavemap: a spatial portrait of noise effects that assigns each site a per-noise-level arrival delay l_γ(v) and cross-entropy loss L_γ(v). These observables are exact at the lightcone frontier, where bond dimension χis small and the simulation is most faithful. Eigenvalue analysis of the composed gate-plus-noise Pauli transfer matrices confirms that the studied noise is pure amplitude damping: the spatial propagation pattern is entirely determined by the gate, making the wavemap a model-free noise diagnostic. We apply the multi-product formula (MPF) to recover the noiseless Pauli weight field from the noisy samples, subject to the Lieb-Robinson causal constraint nMPF <= nnl . Fitting time-adaptive coefficients α(t) over the frontier recovers up to 55% of the information loss relative to the best noisy sample, exploiting the fact that the frontier is where truncation error is smallest. On an IBM heavy-hex lattice with heterogeneous hardware noise the method identifies an information-starved regime, pointing to calibrated synthetic noise as the next required experiment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, ノイズ効果の空間像として, ノイズレベル毎の到着遅延 l_γ(v) とクロスエントロピー損失 L_γ(v) を割り当てる。 これらの可観測物は、結合次元が小さく、シミュレーションが最も忠実な光円錐フロンティアで正確なものである。 合成ゲートプラスノイズパウリ伝達行列の固有値解析により、研究されたノイズが純粋振幅減衰であることが確認され、空間伝搬パターンはゲートによって完全に決定され、ウェーブマップはモデルフリーノイズ診断となる。 我々は多積式 (MPF) を用いて, リーブ・ロビンソン因果制約 nMPF <= nnl の条件下で, ノイズのないパウリ重みの場をノイズのないサンプルから復元する。 また、フロンティア上の時間適応係数α(t)は、最良のノイズサンプルと比較して情報損失の最大55%を回復し、フロンティアがトラルニケーション誤差が最小であるという事実を利用する。 不均一なハードウェアノイズを持つIBMヘビーヘックス格子上で、この手法は情報スターブされた状態を特定し、次に必要な実験として校正された合成ノイズを示す。

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