論文の概要: FaultScope: A software package for fast error attribution in quantum error correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41528v1
- Date: Fri, 30 Oct 2026 10:21:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.681656
- Title: FaultScope: A software package for fast error attribution in quantum error correction
- Title(参考訳): FaultScope: 量子エラー訂正における高速なエラー帰属のためのソフトウェアパッケージ
- Abstract要約: FaultScopeは量子誤り訂正回路のシミュレータである。
RustでPythonインターフェースで実装されている。
FaultScopeは大規模量子誤り訂正スキームのベンチマークに使用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.354807865815583
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce FaultScope, a classical simulator for quantum error correction circuits, implemented in Rust with a Python interface. FaultScope estimates logical error rates and their derivatives with respect to component error rates from the same sampled and decoded shots, without modifying or differentiating through the decoder. These derivatives enable error attribution to individual noisy components, helping identify noise hotspots for targeted noise reduction. FaultScope supports forward simulation of error propagation through circuits and direct sampling of detector and logical observable outcomes from detector error models. In our noiseless and noisy benchmarks, FaultScope has the lowest runtime among the tested simulators at every size. Computing all derivatives adds only 0.33--0.97\% to the runtime of logical error rate estimation across five repetition code sizes with 7--2047 error locations. FaultScope can be used to benchmark large-scale quantum error correction schemes and guide targeted noise reduction efficiently, thereby facilitating the design and optimization of fault-tolerant quantum computing architectures.
- Abstract(参考訳): 量子誤り訂正回路の古典的シミュレータであるFactScopeを,PythonインタフェースでRustで実装した。
FaultScopeは、デコーダを通して変更または差別化することなく、同じサンプルおよびデコードされたショットからのコンポーネントエラー率とそれらのデリバティブを推定する。
これらのデリバティブは、個々のノイズ成分に対する誤差帰属を可能とし、ターゲット雑音低減のためのノイズホットスポットを特定するのに役立つ。
FaultScopeは、回路によるエラー伝播の前方シミュレーションと検出器の直接サンプリング、および検出器エラーモデルによる論理観測結果を支援する。
ノイズのないノイズの多いベンチマークでは、FaultScopeは各サイズでテストされたシミュレータの中で最低のランタイムを持っています。
すべての導関数は0.33--0.97\%に留まり、7-2047のエラー位置を持つ5つの繰り返し符号サイズで論理誤差率を推定する。
FaultScopeは大規模量子誤り訂正スキームをベンチマークし、目標とするノイズ低減を効率的に導くために使用することができ、フォールトトレラントな量子コンピューティングアーキテクチャの設計と最適化を容易にする。
関連論文リスト
- Optimizing quantum error correction through error attribution [1.7621242699068673]
本稿では,各回路成分が論理誤差率に与える影響を特徴付けるための誤り帰属方式を提案する。
本手法は,限られた資源で量子誤り訂正を改善するための実用的な戦略を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-02T14:47:36Z) - Exact learning of quantum noise with tensor networks [0.0]
本稿では,量子エラー補正症候群と論理観測データから直接ノイズモデルを学習する変分フレームワークを提案する。
我々は,この目的がアドホックではなく,情報理論の最小論理誤差率を十分に表現可能な雑音アンサッツであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-31T18:01:16Z) - Scalable quantum error correction tailored for a heavy-hex qubit array [1.0910416614141318]
本稿では,新しいシンドローム抽出サイクルを持つサブシステムコードであるエンファンダイナミックコンパスコードを紹介する。
ノイズの詳細な特徴化によってデコーダの性能が向上し、論理誤差率が大幅に向上することを示す。
我々のノイズインフォームド・アプローチは実験におけるダイナミック・コンパス・コードの実装距離5の論理誤差率を最大38.3%向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-15T18:00:21Z) - Demonstrating dynamic surface codes [118.67046728951689]
曲面符号の3つの時間力学的実装を実験的に実証した。
まず、曲面コードを六角格子上に埋め込んで、キュービットあたりの結合を4つから3つに減らした。
第二に、サーフェスコードを歩き、データの役割を交換し、各ラウンドごとにキュービットを測定し、蓄積した非計算エラーの組込み除去による誤り訂正を達成する。
第3に、従来のCNOTの代わりにiSWAPゲートを用いた表面コードを実現し、追加のオーバーヘッドを伴わずに、エラー訂正のための実行可能なゲートセットを拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-18T21:56:50Z) - Subsystem surface and compass code sensitivities to non-identical
infidelity distributions on heavy-hex lattice [0.0]
本稿では,サブシステム表面符号とコンパス符号の雑音分布のパラメータに依存する論理誤差率について検討する。
平均論理誤差率は、より高いモーメントに敏感に反応することなく、物理量子不均一分布の平均に依存する。
位置特定誤差率を認識した復号器は、論理誤差率を適度に改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T04:05:50Z) - Quantum error correction with an Ising machine under circuit-level noise [0.4977217779934656]
そこで我々は,Ising型最適化問題として誤り推定問題を解く回路レベル雑音デコーダを開発した。
回路レベルの雑音下での表面符号のしきい値定理が約0.4%の誤差閾値で再現されることを確認する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T08:21:22Z) - Witnessing entanglement in trapped-ion quantum error correction under
realistic noise [41.94295877935867]
量子誤り補正(Quantum Error Correction, QEC)は、論理情報を複数の物理量子ビットに符号化することで冗長性を利用する。
トラップイオンプラットフォームで使用される2量子光シフトゲートの平均ゲート不忠実度を推定するために,詳細な顕微鏡誤差モデルを提案する。
次に、この現実的な誤差モデルを適用し、QECビルディングブロックとして機能する回路によって生成されるマルチパーティントの絡み合いを定量化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-14T20:00:36Z) - Fast and Accurate Error Simulation for CNNs against Soft Errors [64.54260986994163]
本稿では,誤りシミュレーションエンジンを用いて,コナールニューラルネットワーク(CNN)の信頼性解析のためのフレームワークを提案する。
これらの誤差モデルは、故障によって誘導されるCNN演算子の出力の破損パターンに基づいて定義される。
提案手法は,SASSIFIの欠陥効果の約99%の精度と,限定的なエラーモデルのみを実装した44倍から63倍までのスピードアップを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-04T19:45:02Z) - Exponential suppression of bit or phase flip errors with repetitive
error correction [56.362599585843085]
最先端の量子プラットフォームは通常、物理的エラーレートが10~3ドル近くである。
量子誤り訂正(QEC)は、多くの物理量子ビットに量子論理情報を分散することで、この分割を橋渡しすることを約束する。
超伝導量子ビットの2次元格子に埋め込まれた1次元繰り返し符号を実装し、ビットまたは位相フリップ誤差の指数的抑制を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T17:11:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。