論文の概要: Measure Now, Mitigate Later: Virtual Error Cancellation for Logical Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.12400v1
• Date: Thu, 08 Oct 2026 17:43:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-10 02:36:54.233254
• Title: Measure Now, Mitigate Later: Virtual Error Cancellation for Logical Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 論理量子回路における仮想エラーキャンセラ
• Abstract要約: 量子回路上での古典的後処理で完全に動作する手法である仮想エラーキャンセルを導入する。 距離7回転曲面符号の数値シミュレーションにおいて,本アルゴリズムはサンプル数の増加に伴って誤差が減少することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9216325369400603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early fault-tolerant quantum algorithms are a key step in scalable quantum computing, but are ultimately constrained by residual, uncorrectable logical errors. Logical quantum error mitigation can eliminate this bias, however its standard requirements include prior noise characterization, more complex experiments, and substantial sampling overhead. Although no mitigation technique can simultaneously overcome all three constraints, we demonstrate that the first two---noise learning and need for modified circuits---can be completely bypassed for logical circuits by leveraging only syndrome records. Specifically, we introduce virtual error cancellation: a method that, unlike previous bias-free approaches, operates entirely in classical post-processing on universal quantum circuits. We develop and numerically test end-to-end protocols that reduce the sampling overhead beyond fundamental limitations of existing syndrome-aware mitigation techniques, including syndrome-based postselection. In particular, we propose a scheme that pairs the low-latency decoder used in the experiment with a high-complexity decoder run in post-processing. In numerical simulations of a distance-7 rotated surface code, we show that our full-stack dual-decoder algorithm exhibits an error that diminishes as the number of samples increases, capable of reaching more than three orders of magnitude of suppression compared to the decoded logical error rate in an experimentally achievable setting. These results establish syndrome records as a resource for correcting universal computational estimates after quantum execution.
• Abstract（参考訳）: 初期のフォールトトレラント量子アルゴリズムはスケーラブルな量子コンピューティングの鍵となるステップであるが、究極的には残差で補正不能な論理誤差によって制約される。 論理的量子誤差軽減は、このバイアスを排除できるが、その標準的な要求には、事前のノイズ特性、より複雑な実験、かなりのサンプリングオーバーヘッドが含まれる。 3つの制約を同時に克服することはできないが、最初の2つのノイズ学習と修正回路の必要性が、シンドロームレコードのみを活用することで論理回路を完全にバイパスできることを実証する。 具体的には,従来のバイアスのない手法とは異なり,量子回路上での古典的後処理で完全に動作する仮想エラーキャンセルを導入する。 我々は,既存の症候群対応緩和技術の基本的限界を超えるサンプリングオーバーヘッドを削減できるエンドツーエンドプロトコルを開発し,数値的に検証する。 特に,高速デコーダを後処理で動作させる実験で使用する低遅延デコーダのペア化方式を提案する。 距離7回転曲面符号の数値シミュレーションにおいて,本アルゴリズムはサンプル数が増加するにつれて誤差が減少し,復号された論理的誤り率よりも3桁以上の抑圧を達成できることを示す。 これらの結果は、量子実行後の普遍的な計算推定を補正するためのリソースとして、シンドロームレコードを確立する。

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