Decoder Dependence in Surface-Code Threshold Estimation Under Digitized Hybrid Continuous-Variable and Discrete Noise

Dennis Delali Kwesi Wayo

doi:10.1002/prop.70124

Decoder Dependence in Surface-Code Threshold Estimation Under Digitized Hybrid Continuous-Variable and Discrete Noise

2026-07-29

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Dennis Delali Kwesi Wayo *

DOI：10.1002/prop.70124

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表面码阈值估计取决于推理流水线，包括译码器和估计器的选择。我们在Pauli参考和数字化混合连续变量/离散扫描下，比较了LiDMaS+工作流中的译码器。在Pauli参考模式下，匹配式后端优于并集查找，并给出交叉中位数p c = 0.0531 $p_c=0.0531$（自助法区间[0.0415,0.0572]）和坍缩拟合p c = 0.052 $p_c=0.052$（ ν = 1.35 $\nu =1.35$）。对于混合模式，在d = 3 , 5 , 7 $d=3,5,7$下，使用σ ∈ [ 0.30 , 0.50 ] $\sigma \in [0.30,0.50]$且步长为0.01的密集过渡窗口扫描，每点进行3000次试验。在排除初始精确零平台后，匹配式后端给出内部交叉估计σ c = 0.4707 $\sigma _c=0.4707$（d = 3 , 5 ）$(d=3,5)$和σ c = 0.3275 $\sigma _c=0.3275$（d = 5 , 7 ）$(d=5,7)$；后者位于低LER区域且对估计器敏感。针对d = 9 $d=9$的扩展显示，在中等至高σ $\sigma$下Union-Find LER较大，且匹配回退率在σ = 0.50 $\sigma =0.50$时高达0.747。在d = 5 $d=5$的神经引导敏感度扫描中，完整学习加权将采样平均LER从0.1773降低到σ ∈ [ 0.35 , 0.55 ] $\sigma \in [0.35,0.55]$下的0.1663。这些结果表明，估计器分辨率和后端回退诊断是可审计译码器比较的一部分。

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