論文の概要: Auditing Structured Randomness for Quantum Error Correction under a Bounded Cloud Fault Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26600v1
• Date: Thu, 27 Aug 2026 04:31:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.24216
• Title: Auditing Structured Randomness for Quantum Error Correction under a Bounded Cloud Fault Model
• Title（参考訳）: 境界断層モデルによる量子誤差補正のための構造的ランダム性の評価
• Abstract要約: クラウド量子プロセッサは、量子エラー訂正回路をワークロードと共配置することができる。 実行毎のリシーディングは物理と論理の断層マップを変更する。 固定された公開エンコーダは、フォールトインジェクション敵に再利用可能なターゲットを与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6953327365880522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cloud quantum processors compile submitted quantum error correction circuits and may colocate them with untrusted workloads. A fixed public encoder gives a fault-injection adversary a reusable target. Per-run reseeding changes the physical-to-logical fault map. Exact Haar-random encoders have exponential circuit cost. Efficient random ensembles provide average-moment guarantees and leave worst-case accepted corruption uncharacterized. We define accepted logical disturbance, an acceptance-weighted measure of harmful logical action in accepted results, and derive its exact Haar expectation. We evaluate a polynomial-cost seeded Clifford encoder family using dense linear algebra and gate-level stabilizer simulation against faults chosen before or after the encoder is known. Reseeding reduces mean accepted logical disturbance from 0.150 for faults chosen after learning each encoder to 0.020 for one fault chosen before it is known. The 86.7% reduction results from rejection. The fixed distance-three \([[5,1,3]]\) code corrects every tested weight-one Pauli, while 18.5% of sampled encoders in the selected ensemble satisfy exact quantum error correction. The measured reduction quantifies the integrity gain from reseeding and separates postselected detection from exact correction under explicit fault and attacker-knowledge models.
• Abstract（参考訳）: クラウド量子プロセッサは、送信された量子エラー補正回路をコンパイルし、信頼できないワークロードとコロケーションする。 固定された公開エンコーダは、フォールトインジェクション敵に再利用可能なターゲットを与える。 実行毎のリシーディングは物理と論理の断層マップを変化させる。 特定のハールランダムエンコーダは指数回路コストを持つ。 効率的なランダムアンサンブルは、平均的なモーメント保証を提供し、最悪のケースで受け入れられた汚職を文字どおりに残す。 我々は、受け入れられた論理的障害を、受け入れられた結果における有害な論理的行動の受け入れ重み付け尺度として定義し、その正確なハール予想を導出する。 密度線形代数とゲートレベル安定化器によるエンコーダの発見前後の故障に対するシミュレーションを用いて,多項式費用のかかるクリフォード・エンコーダ・ファミリーの評価を行った。 リシーディングは、各エンコーダを学習した後に選択した障害の0.150から、知られている前に選択した1つの障害の0.020まで、平均的な論理的乱れを減少させる。 86.7%の減少は拒絶によるものである。 固定距離3 \([[5,1,3]]\)符号は、全ての試験された重量1のパウリを補正するが、選択されたアンサンブルのサンプルエンコーダの18.5%は正確な量子誤り補正を満足する。 測定されたリダクションは、再検索から整合性ゲインを定量化し、選択後の検出を明示的な欠陥とアタッカー・知識モデルの下で正確な修正から分離する。

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