Open QECハーネス – グリーディ vs. GE、ユニフォーム vs. クラスター k=4

QEC評価スイート 回路レベルおよびホログラフィック風の量子誤り訂正のための有限サイズ診断ツール。 デジタル評価/テレメトリのみ — ハードウェアではなく、プロダクションデコーダーではなく、漸近的閾値論文ではありません。 レイヤーCフレーミング：グリーディリカバリ（HaPPY）によるバルク-境界エンコーディングのテンソルネットワークモデル。オプションで、一致サンプルのGF(2) GEアブレーション。 クレームの詳細：QEC_CLAIMS.md · このREADMEと矛盾する場合は、public/data/の下のJSONを優先してください。 レイヤー レイヤー 内容 主な成果物 A サーフェス 回転サーフェス；グラフライクDEM；MWPMスモーク public/data/layer_a_surface_smoke.json A フロケ 周期3ハニカム；スケジュール有効；グラフライクではないMWPMピアサーフェス public/data/layer_a_floquet_smoke.json B ジオメトリ 教育的なグラフ不変量 — 回路レベルQECではありません public/data/geometry_lab_metrics.json C HaPPY 深さ1（n=10, k=6）および深さ2（n=20, k=16）でキャップ；グリーディ + 一致GE public/data/happy_*.json ヘッドライン結果（再現可能なJSON） 一致グリーディ vs GE（同じ消去マスク） 深さ p_erase グリーディ中央 GE中央 1 0.3 0.664 0.304 2 0.3 0.59 0.0575 非優位性：このインスタンスでは、GEはグリーディのリカバリ超集合ではありません。 線形フェイスパラメータモデルの下では、深さ2でギャップが広がります。 ソース：happy_ge_ablation_metrics.json, happy_ge_ablation_metrics_depth2.json (seed=42)。 パターンストレス × GE（深さ1、kマッチ） モード k グリーディ中央 GE中央 ユニフォーム 4 ~0.27 ~0.02 クラスター化 4 1.0 0.0 k=4はグリーディにとって特別なままです（クラスター化は維持され、ユニフォームは低下します）。 GEの下では、両方のモードがフロア近くに位置します。 デコーダー × パターン、普遍的なジオメトリクレームではありません。 ソース：happy_ge_pattern_stress.json (400トライアル/セル、seed=42)。 クイックスタート git clone https://github.com/mrblakessinger-rgb/qec-evaluation-suite.git cd qec-evaluation-suite python -m qec_engine.layer_a_smoke python -m qec_engine.repo_rollup クレームを比較する際に、重いスイープを再実行するよりも、public/data/の下の凍結されたJSONを優先してください。 完全な正直な言語と非クレーム：QEC_CLAIMS.md。 BPマイクロラボ（フェーズE0/E1） — メトリックの意味 古典ハミング [7,4] 最小和BPマイクロラボ（public/data/bp_micro_metrics.json）。HaPPYではありません。 フィールド 意味 ge_unique_recoverability ユニークな消去リカバリ：rank(H_E) = |E| GF(2)上 bp_codeword_match BPハードディシジョンは、真のオールゼロワード（およびシンドロームゼロ）と一致します。 bp_osd0_syndrome_valid OSD-0は、シンドローム有効な完了を見つけました。 bp_osd1_syndrome_valid OSD-1（順序1フリービット検索）は、シンドローム有効な完了を見つけました。 bp_osd1_codeword_match OSD-1の最良候補は、真のオールゼロワードと一致します。 これらのメトリックは相互に交換可能ではありません。 GEはユニークネスです。BPはチャネルワードマッチです。OSDはリスト完了です（MLではなく、閾値デコーダーではありません）。