論文の概要: Learning unknown stabilizer codes using product measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04997v1
- Date: Fri, 04 Sep 2026 11:08:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-07 18:15:24.017991
- Title: Learning unknown stabilizer codes using product measurements
- Title（参考訳）: 製品計測による未知の安定化符号の学習
- Abstract要約: コード空間内の安定化器状態の$N$コピーから安定化器コードの安定化器生成を学習するアルゴリズムを提案する。
安定化器発生器を高い確率で回収するために必要な$N$の低いバウンダリと、アルゴリズムの全体的な成功確率のバウンダリを導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.058685580689604
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficiently characterizing quantum error correcting codes is a key challenge on the path to fault-tolerant quantum computation. Stabilizer codes, a central class of such codes, are defined by a set of stabilizer generators. Here, we present an algorithm that uses random single-qubit measurements to learn the stabilizer generators of any stabilizer code from $N$ copies of stabilizer states in its codespace, requiring no prior knowledge of the code's structure. This also enables verification that a device implements its intended code. We derive a lower bound on $N$ needed to recover the stabilizer generators with high probability, together with a bound on the algorithm's overall probability of success. When applied to quantum low-density parity-check (qLDPC) codes, a leading candidate for practical fault-tolerant architectures, our approach requires a number of states that scales polylogarithmically with $n$, the number of qubits.
- Abstract（参考訳）: 量子エラー訂正符号の効率的なキャラクタリゼーションは、フォールトトレラントな量子計算への道の鍵となる課題である。
このようなコードの中枢クラスである安定化器符号は、安定化器生成器の集合によって定義される。
ここでは、ランダムな単一量子ビット計測を用いて、コード空間内の安定化器状態の$N$コピーから、任意の安定化器コードの安定化器ジェネレータを学習し、コードの構造について事前の知識を必要としないアルゴリズムを提案する。
これにより、デバイスが意図したコードを実装することの検証が可能になる。
安定化器発生器を高い確率で回収するために必要な$N$の低いバウンダリと、アルゴリズムの全体的な成功確率のバウンダリを導出する。
実用的フォールトトレラントアーキテクチャの主要な候補である量子低密度パリティチェック(qLDPC)符号に適用する場合,本手法では多元対数スケールを$n$,量子ビット数で行う必要がある。
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