एक्टिस: ए स्ट्रिक्टली लोकल यूनियन-फाइंड डिकोडर

एक्टिस: ए स्ट्रिक्टली लोकल यूनियन-फाइंड डिकोडर

टिम चान1 और साइमन सी. बेंजामिन1,2

1सामग्री विभाग, ऑक्सफ़ोर्ड विश्वविद्यालय, पार्क्स रोड, ऑक्सफ़ोर्ड OX1 3PH, यूनाइटेड किंगडम
2क्वांटम मोशन, 9 स्टर्लिंग वे, लंदन N7 9HJ, यूनाइटेड किंगडम

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सार

दोष-सहिष्णु क्वांटम कंप्यूटिंग को त्रुटि सुधार के लिए आवश्यक डिकोडिंग करने के लिए शास्त्रीय हार्डवेयर की आवश्यकता होती है। यूनियन-फाइंड डिकोडर इसके लिए सर्वोत्तम उम्मीदवारों में से एक है। इसमें उल्लेखनीय रूप से जैविक विशेषताएं हैं, जिसमें निकटतम-पड़ोसी चरणों के माध्यम से डेटा संरचनाओं का विकास और विलय शामिल है; यह स्वाभाविक रूप से निकटतम-पड़ोसी लिंक के साथ सरल प्रोसेसर की एक जाली का उपयोग करके इसके कार्यान्वयन की संभावना का सुझाव देता है। इस तरह कम्प्यूटेशनल भार को लगभग आदर्श समानता के साथ वितरित किया जा सकता है। यहां हम पहली बार दिखाते हैं कि यह सख्त (आंशिक के बजाय) स्थानीयता व्यावहारिक है, सबसे खराब स्थिति वाले रनटाइम $mathcal O(d^3)$ और सतह कोड दूरी $d$ में औसत रनटाइम सबक्वाड्रैटिक के साथ। एक नवीन समता-गणना योजना नियोजित की गई है जो पहले प्रस्तावित आर्किटेक्चर को सरल बना सकती है, और हमारा दृष्टिकोण सर्किट-स्तरीय शोर के लिए अनुकूलित है। हम अपने स्थानीय अहसास की तुलना लंबी दूरी के लिंक द्वारा संवर्धित एक से करते हैं; जबकि उत्तरार्द्ध निश्चित रूप से तेज़ है, हम ध्यान दें कि स्थानीय अतुल्यकालिक तर्क अंतर को नकार सकता है।

क्वांटम कंप्यूटरों में अभूतपूर्व कम्प्यूटेशनल शक्ति प्रदान करने की क्षमता है, लेकिन केवल तभी जब इसे शोर से बचाया जाए। यह त्रुटि सुधार के माध्यम से किया जाता है: कम लेकिन अधिक सटीक क्यूबिट के लिए कई शोर वाले क्यूबिट (गणना की इकाइयाँ) का आदान-प्रदान करने का एक तरीका। त्रुटियाँ होने पर पता लगाने के लिए क्वांटम प्रोसेसर से माप की निगरानी का महत्वपूर्ण उपकार्य डिकोडिंग कहलाता है। क्वांटम मशीन के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए इसे बेहद तेजी से निष्पादित किया जाना चाहिए। यहां हम मौजूदा डिकोडिंग एल्गोरिदम को संशोधित करके इसे स्थानीय बनाते हैं यानी समान प्रसंस्करण कोशिकाओं के ग्रिड पर चलाने योग्य बनाते हैं, जिनमें से प्रत्येक केवल अपने निकटतम पड़ोसियों के साथ संचार करता है। गति, लेआउट और मजबूती में स्थानीयता के विभिन्न व्यावहारिक लाभ हैं। हम अपने स्थानीय डिज़ाइन का परीक्षण करते हैं और पाते हैं कि इसका रनटाइम वास्तव में मूल एल्गोरिदम की तुलना में अधिक अनुकूल व्यवहार करता है; फिर हम अपने डिज़ाइन के पूर्ण प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए 'एसिंक्रोनस' हार्डवेयर के उपयोग का सुझाव देते हैं।

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द्वारा उद्धृत

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