Codes LDPC Quantum adaptés au biais

Republié par Platon

Suiveurs: 0

Joschka Roffe^1,2, Lawrence Z. Cohen³, Armanda O. Quintavalle^2,4, Daryus Chandra⁵et Earl T. Campbell^2,4,6

¹Centre Dahlem pour les systèmes quantiques complexes, Freie Universität Berlin, 14195 Berlin, Allemagne
²Département de physique et d'astronomie, Université de Sheffield, Sheffield S3 7RH, Royaume-Uni
³Centre for Engineered Quantum Systems, École de physique, Université de Sydney, Sydney, Nouvelle-Galles du Sud 2006, Australie
⁴Riverlane, Cambridge CB2 3BZ, Royaume-Uni
⁵École d'électronique et d'informatique, Université de Southampton, Southampton SO17 1BJ, Royaume-Uni
⁶Centre AWS pour l'informatique quantique, Cambridge CB1 2GA, Royaume-Uni

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Abstract

L'adaptation du biais permet aux codes de correction d'erreurs quantiques d'exploiter l'asymétrie du bruit des qubits. Récemment, il a été démontré qu'une forme modifiée du code de surface, le code XZZX, présente des performances considérablement améliorées sous bruit biaisé. Dans ce travail, nous démontrons que les codes de contrôle de parité quantique à faible densité peuvent être adaptés de la même manière en fonction du biais. Nous introduisons une construction de code produit surélevée adaptée aux biais qui fournit le cadre permettant d'étendre les méthodes d'adaptation aux biais au-delà de la famille des codes topologiques 2D. Nous présentons des exemples de codes de produits relevés adaptés aux biais, basés sur des codes quasi-cycliques classiques et évaluons numériquement leurs performances à l'aide d'un décodeur de propagation de croyances et de statistiques ordonnées. Nos simulations Monte Carlo, réalisées sous bruit asymétrique, montrent que les codes adaptés au biais obtiennent une amélioration de plusieurs ordres de grandeur dans leur suppression d'erreur par rapport au bruit dépolarisant.

Codes LDPC quantiques adaptés aux biais PlatoBlockchain Data Intelligence. Recherche verticale. Aï.

Image présentée : À gauche : Le taux d'erreur de mot d'un code qLDPC adapté au biais $[[416,18,dleq 20]]$ pour des valeurs croissantes de biais $X$. À droite : le graphique factoriel du code torique XZZX torsadé $[[12,2,3]]$. Ce code torique est construit à partir du produit relevé adapté au biais de deux codes de répétition.

► Données BibTeX

@article{Roffe2023biastailoredquantum, doi = {10.22331/q-2023-05-15-1005}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-05-15-1005}, titre = {Bias- codes quantiques {LDPC} adaptés}, auteur = {Roffe, Joschka et Cohen, Lawrence Z. et Quintavalle, Armanda O. et Chandra, Daryus et Campbell, Earl T.}, journal = {{Quantum}}, issn = {2521 -327X}, éditeur = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {7}, pages = {1005}, mois = mai, année = {2023} }

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Peter W. Shor et John A. Smolin, Les codes de correction d'erreurs quantiques ne doivent pas nécessairement révéler complètement le syndrome d'erreur, (1996), arXiv:quant-ph/9604006 [quant-ph].
arXiv: quant-ph / 9604006

Cité par

[1] Oscar Higgott, Thomas C. Bohdanowicz, Aleksander Kubica, Steven T. Flammia et Earl T. Campbell, « Limites fragiles des codes de surface adaptés et décodage amélioré du bruit au niveau du circuit », arXiv: 2203.04948, (2022).

[2] Jonathan F. San Miguel, Dominic J. Williamson et Benjamin J. Brown, « Un décodeur d'automate cellulaire pour un code couleur adapté au biais du bruit », arXiv: 2203.16534, (2022).

[3] Matt McEwen, Dave Bacon et Craig Gidney, "Relaxing Hardware Requirements for Surface Code Circuits using Time-dynamics", arXiv: 2302.02192, (2023).

[4] Qian Xu, Nam Mannucci, Alireza Seif, Aleksander Kubica, Steven T. Flammia et Liang Jiang, « Codes XZZX sur mesure pour le bruit biaisé », Recherche sur l'examen physique 5 1, 013035 (2023).

[5] Antonio deMarti iOlius, Josu Etxezarreta Martinez, Patricio Fuentes et Pedro M. Crespo, « Amélioration des performances des codes de surface via le décodage récursif MWPM », arXiv: 2212.11632, (2022).

[6] Jonathan F. San Miguel, Dominic J. Williamson et Benjamin J. Brown, « Un décodeur d'automate cellulaire pour un code couleur adapté au biais du bruit », Quantique 7, 940 (2023).

[7] Christopher A. Pattison, Anirudh Krishna et John Preskill, « Mémoires hiérarchiques : simulation de codes LDPC quantiques avec des portes locales », arXiv: 2303.04798, (2023).

[8] Qian Xu, Guo Zheng, Yu-Xin Wang, Peter Zoller, Aashish A. Clerk et Liang Jiang, « Correction d'erreurs quantiques autonomes et calcul quantique tolérant aux pannes avec des qubits de chat pressés », arXiv: 2210.13406, (2022).

[9] Nithin Raveendran, Narayanan Rengaswamy, Filip Rozpędek, Ankur Raina, Liang Jiang et Bane Vasić, « Schéma de codage QLDPC-GKP à taux fini qui dépasse le CSS Hamming Bound », Quantique 6, 767 (2022).

[10] Élie Gouzien, Diego Ruiz, François-Marie Le Régent, Jérémie Guillaud et Nicolas Sangouard, « Calcul d'un logarithme de courbe elliptique de 256 bits en 9 heures avec 126133 Cat Qubits », arXiv: 2302.06639, (2023).

[11] T. R. Scruby et K. Nemoto, « Décodage probabiliste local d'un code quantique », arXiv: 2212.06985, (2022).

[12] Vincent Paul Su, ChunJun Cao, Hong-Ye Hu, Yariv Yanay, Charles Tahan et Brian Swingle, « Découverte de codes optimaux de correction d'erreurs quantiques via l'apprentissage par renforcement », arXiv: 2305.06378, (2023).

Les citations ci-dessus proviennent de SAO / NASA ADS (dernière mise à jour réussie 2023-05-16 12:53:21). La liste peut être incomplète car tous les éditeurs ne fournissent pas de données de citation appropriées et complètes.

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La source: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-05-15-1005/

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Codes LDPC quantiques adaptés au biais

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