Experimentally informed decoding of stabilizer codes based on syndrome correlations
Notice bibliographique
Résumé
High-fidelity decoding of quantum error correction codes relies on an accurate experimental model of the physical errors occurring in the device. Because error probabilities can depend on the context of the applied operations, the error model is ideally calibrated using the same circuit as is used for the error correction experiment. Here, we present an experimental approach guided by an analytical formula to characterize the probability of independent errors using correlations in the syndrome data generated by executing the error correction circuit. Using the method on a distance-three surface code, we analyze error channels that flip an arbitrary number of syndrome elements, including Pauli <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <a:mover accent="true"> <a:mi>Y</a:mi> <a:mo>̂</a:mo> </a:mover> </a:math> errors, hook errors, multiqubit errors, and leakage, in addition to standard Pauli <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <c:mover accent="true"> <c:mi>X</c:mi> <c:mo>̂</c:mo> </c:mover> </c:math> and <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <e:mover accent="true"> <e:mi>Z</e:mi> <e:mo>̂</e:mo> </e:mover> </e:math> errors. We use the method to find the optimal weights for a minimum-weight perfect matching decoder without relying on a theoretical error model. Additionally, we investigate whether improved knowledge of the Pauli <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <g:mover accent="true"> <g:mi>Y</g:mi> <g:mo>̂</g:mo> </g:mover> </g:math> error channel, based on correlating the X- and Z-type error syndromes, can be exploited to enhance matching decoding. Furthermore, we find correlated errors that flip many syndrome elements over up to eight cycles, potentially caused by leakage of the data qubits out of the computational subspace. The presented method provides the tools for accurately calibrating a broad family of decoders, beyond the minimum-weight perfect matching decoder, without relying on prior knowledge of the error model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».