論文の概要: Exploring Asymmetric QEC Code Concatenation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25251v1
• Date: Mon, 21 Sep 2026 18:05:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.062817
• Title: Exploring Asymmetric QEC Code Concatenation
• Title（参考訳）: 非対称QEC符号結合の探索
• Abstract要約: 連結量子誤り訂正符号は、望ましいパラメータを持つ新しい符号の発見を必要とせずに、結合符号の有効距離を改善するために使用できる。 そのような研究のための一般的なビルディングブロックは、$[[4,1,2]]$ Icebergコードであり、最小のエラー検出コードである。 コード容量(バイアスのない)ノイズモデルで比較した6つの変形戦略を提案する。 そのうちの1つは論理メモリ実験でほぼ同一の$X$と$Z$ LERを達成し、同時に総LERを減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.991045425400833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concatenated quantum error-correcting codes have recently gained popularity because they improve the effective distance of a joint code without requiring the discovery of new codes with desirable parameters. A common building block for such studies is the $[[4,1,2]]$ Iceberg code, the smallest error-detecting code and therefore the one with the lowest resource overhead. However, it has an asymmetric number of $X$ and $Z$ checks, and concatenating it produces skewed logical error rates (LERs) between the $X$ and $Z$ observables. This asymmetry can be mitigated by Clifford-deforming the individual blocks of the concatenation, but the space of possible Hadamard deformations grows doubly exponentially with the number of concatenation levels. We formalize this deformation space and investigate it by proposing six concrete deformation strategies, which we compare under a code capacity (with and without bias) noise model using a concatenated maximum-likelihood soft-information decoder. Among the strategies we study, one one of them achieves near-identical $X$ and $Z$ LERs in a logical-memory experiment while simultaneously reducing the total LER (the sum of the $X$ and $Z$ error rates).
• Abstract（参考訳）: 結合量子誤り訂正符号は、望ましいパラメータを持つ新しい符号の発見を必要とせず、結合符号の有効距離を改善するため、最近人気を集めている。 このような研究のための一般的なビルディングブロックは、$[[4,1,2]$ Icebergコードである。 しかし、非対称な$X$と$Z$チェックを持ち、$X$と$Z$オブザーバブルの間で歪んだ論理誤差率(LER)を生成する。 この非対称性は、連結の個々のブロックをクリフォードで変形させることで緩和できるが、アダマール変形の空間は連結のレベルの数とともに指数関数的に増大する。 我々は、この変形空間を定式化し、6つの具体的な変形戦略を提案し、これを結合した最大形軟情報デコーダを用いて符号容量(バイアスなし)ノイズモデルで比較する。 このうち1つは論理メモリ実験でほぼ同一の$X$と$Z$ LERを達成し、同時に総LER($X$と$Z$エラー率の和)を減少させる。

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