論文の概要: Scalable Tomography of Coherent Noise via Stabilizer-Code Polarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.19779v3
• Date: Mon, 19 Oct 2026 02:49:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 06:32:45.29627
• Title: Scalable Tomography of Coherent Noise via Stabilizer-Code Polarization
• Title（参考訳）: 安定化器コード偏光によるコヒーレントノイズのスケーラブルトモグラフィ
• Abstract要約: コヒーレントエラーは拡散ではなく直線的に蓄積するので、パウリをベースとしたシャーアクセラライゼーションには見えない。 測定不要な誤差補正は、任意の数ビットのコヒーレントノイズを1量子効果のchan-nelに投影することを示す。
• 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 errors accumulate linearly rather than diffusively, making them invisible to Pauli-twirl-based char- acterization. It poses a central challenge for quantum error correction, yet its characterization typically requires multi-qubit process tomography whose cost grows exponentially with system size. We show that measurement- free error correction projects arbitrary few-qubit coherent noise onto a fixed single-logical-qubit effective chan- nel, enabling tomography at constant cost. Exploiting the polarization effects of bit-flip and phase-flip codes, we construct a concatenated effective-channel fingerprint and prove, by a parity-based contradiction argument, that the observation map is globally injective over a prescribed coherent-noise family; hence the underlying noise parameters are uniquely recovered without any sparsity or low-rank assumptions. The recovered coherent noise model can be fed into decoding algorithms; relative to independent noise priors, we expect this to reduce the logical error rate for surface-code decoders. The protocol offers a scalable route to coherent-noise identification whenever the noise admits a moderate-dimensional parameterization.
• Abstract（参考訳）: コヒーレントエラーは拡散ではなく直線的に蓄積するので、パウリ・ツワールをベースとしたチャー-アクセラライゼーションには見えない。 量子エラー補正には中心的な課題があるが、その特徴付けには一般的に、システムサイズとともにコストが指数関数的に増加するマルチキュービットプロセストモグラフィを必要とする。 測定自由誤差補正は固定された単一論理量子ビット有効chan-nelに任意の数ビットのコヒーレントノイズを投影し,トモグラフィーを一定コストで実現することを示す。 ビットフリップおよび位相フリップ符号の偏光効果を探索し、結合された有効チャネル指紋を構築し、パリティに基づく矛盾論により、観測マップが所定のコヒーレントノイズファミリーに対してグローバルに注入されることを証明した。 復元されたコヒーレントノイズモデルをデコードアルゴリズムに入力することができ、独立したノイズ前処理と比較して、表面符号復号器の論理誤差率を低減できると期待する。 このプロトコルは、雑音が中等次元のパラメータ化を受け入れると、コヒーレントノイズ識別のためのスケーラブルな経路を提供する。

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