論文の概要: Tomography for coherent noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.19779v1
• Date: Wed, 14 Oct 2026 08:29:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:16.036004
• Title: Tomography for coherent noise
• Title（参考訳）: コヒーレントノイズのためのトモグラフィ
• Abstract要約: コヒーレントノイズは、独立な s-tochastic Pauli エラーよりも量子エラー補正に根本的な課題をもたらす。 我々は、コヒーレントノイズのモデルとパラメータを決定するための1つのプロトコルを導入し、実験の複雑さを16nto O16から減らした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.620496529427462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coherent noise poses a fundamentally greater challenge to quantum error correction than independent s- tochastic Pauli errors, because unitary errors preserve interference between error paths, can accumulate over multiple quantum error correction rounds, and leave the encoded logical channel with a residual coherent com- ponent. If the parameters of such coherent noise can be accurately determined, this knowledge can be exploited to inject correlated priors into the decoding graph, and to perform maximum-likelihood decoding under poly- nomially tractable structures, significantly improving the accuracy of syndrome-based decoding. In this work, we introduce one protocol to determine the model and parameters of coherent noise, and reduce the complexity of the experiment from 16nto O(16), which is of great significance for correcting coherent noise in quantum error correction.
• Abstract（参考訳）: コヒーレントノイズは、独立なs-tochastic Pauliエラーよりも本質的に大きな課題となる。なぜなら、ユニタリエラーはエラーパス間の干渉を保ち、複数の量子エラー補正ラウンドを蓄積し、符号化された論理チャネルを残留コヒーレントなコンポネントで残すことができるからである。 このようなコヒーレントノイズのパラメータを正確に決定することができれば、この知識を利用して、デコードグラフに相関した先行情報を注入し、多項抽出可能な構造の下で最大様の復号を行い、シンドロームに基づく復号の精度を大幅に向上させることができる。 本研究では、コヒーレントノイズのモデルとパラメータを決定するための1つのプロトコルを導入し、量子誤り訂正におけるコヒーレントノイズの補正に非常に重要である16nto O16の実験の複雑さを低減する。

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