ノイズモデルとのずれを手がかりに：ドリフトする量子ノイズの下で「論理ギャップ」を超えるポストセレクション
要約
量子誤り訂正デコーダの信頼度指標（論理ギャップ）はノイズモデルの正確性に依存するが、デバイスのドリフトにより不正確になる。本論文では、モデルと実測の不一致を追加の棄却重みとして利用し、IBM・Googleの実機データで保持論理誤り率を大幅に低減できることを示した。既存の復号処理で得られる最小重みを利用するため、追加コストはわずかである。
