आंशिक त्रुटि सुधार के युग में स्वच्छ और गंदे क्वैबिट की लड़ाई

आंशिक त्रुटि सुधार के युग में स्वच्छ और गंदे क्वैबिट की लड़ाई

डेनियल बुल्ट्रिनी1,2, सैमसन वांग1,3, पियोट्र ज़ारनिकी1,4, मैक्स हंटर गॉर्डन1,5, एम. सेरेज़ो6,7, पैट्रिक जे. कोल्स1,7, और लुकाज़ सिनसिओ1,7

1सैद्धांतिक प्रभाग, लॉस अलामोस राष्ट्रीय प्रयोगशाला, लॉस अलामोस, एनएम 87545, यूएसए
2थियोरेटिस्चे केमी, फिज़िकलिश-केमिसचेस इंस्टीट्यूट, यूनिवर्सिटेट हीडलबर्ग, आईएनएफ 229, डी-69120 हीडलबर्ग, जर्मनी
3इंपीरियल कॉलेज लंदन, लंदन, यूके
4सैद्धांतिक भौतिकी संस्थान, जगियेलोनियन विश्वविद्यालय, क्राको, पोलैंड।
5इंस्टीट्यूटो डी फिसिका टेओरिका, यूएएम/सीएसआईसी, यूनिवर्सिडैड ऑटोनोमा डी मैड्रिड, मैड्रिड 28049, स्पेन
6सूचना विज्ञान, लॉस एलामोस नेशनल लेबोरेटरी, लॉस एलामोस, एनएम 87545, यूएसए
7क्वांटम साइंस सेंटर, ओक रिज, टीएन 37931, यूएसए

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सार

जब त्रुटि सुधार संभव हो जाता है तो प्रत्येक तार्किक क्वैबिट के लिए बड़ी संख्या में भौतिक क्वैबिट समर्पित करना आवश्यक होगा। त्रुटि सुधार गहरे सर्किट चलाने की अनुमति देता है, लेकिन प्रत्येक अतिरिक्त भौतिक क्वबिट संभावित रूप से कम्प्यूटेशनल स्थान में तेजी से वृद्धि में योगदान कर सकता है, इसलिए त्रुटि सुधार के लिए क्वैब का उपयोग करने या उन्हें शोर वाले क्वबिट के रूप में उपयोग करने के बीच एक व्यापार-बंद है। इस कार्य में हम शोर रहित क्यूबिट (त्रुटि-सुधारित क्यूबिट के लिए एक आदर्श मॉडल) के साथ शोर वाले क्यूबिट का उपयोग करने के प्रभावों को देखते हैं, जिसे हम "स्वच्छ और गंदा" सेटअप कहते हैं। हम इस सेटअप को चिह्नित करने के लिए विश्लेषणात्मक मॉडल और संख्यात्मक सिमुलेशन का उपयोग करते हैं। संख्यात्मक रूप से हम आइसिंग मॉडल हैमिल्टनियन वैरिएबल एनसैट्ज़ सर्किट में शोर-प्रेरित बंजर पठार (एनआईबीपी) की उपस्थिति दिखाते हैं, यानी, शोर के कारण अवलोकन योग्य वस्तुओं की एक घातीय एकाग्रता। हम इसे तब भी देखते हैं, जब केवल एक क्वबिट में शोर होता है और उसे पर्याप्त गहरा सर्किट दिया जाता है, यह सुझाव देता है कि एनआईबीपी को केवल क्वबिट के एक उपसमूह में त्रुटि-सुधार करके पूरी तरह से दूर नहीं किया जा सकता है। सकारात्मक पक्ष पर, हम पाते हैं कि सर्किट में प्रत्येक नीरव क्वबिट के लिए, आंशिक त्रुटि सुधार का लाभ दिखाते हुए, ग्रेडिएंट वेधशालाओं की एकाग्रता में एक घातीय दमन होता है। अंत में, हमारे विश्लेषणात्मक मॉडल यह दिखाकर इन निष्कर्षों की पुष्टि करते हैं कि वेधशालाएं गंदे-से-कुल क्वैबिट के अनुपात से संबंधित घातांक में स्केलिंग के साथ ध्यान केंद्रित करती हैं।

भविष्य में दोष-सहिष्णु क्वांटम कंप्यूटरों के साथ, क्वांटम एल्गोरिदम की एक पूरी नई दुनिया खुल जाएगी जो कई शास्त्रीय एल्गोरिदम पर लाभ प्रदान कर सकती है। यह कुछ बलिदान के बिना नहीं आएगा - त्रुटि सुधार (या तार्किक) क्वबिट को एनकोड करने के लिए आवश्यक क्वैबिट की संख्या बड़ी होगी। सिस्टम में एक एकल क्वबिट जोड़ने से मशीन का उपलब्ध कम्प्यूटेशनल स्थान दोगुना हो जाता है, इसलिए इस पेपर में हम प्रश्न पूछते हैं: क्या आप त्रुटि-सुधारित क्वबिट को भौतिक क्वबिट के साथ जोड़ सकते हैं? चूँकि शोर क्वांटम एल्गोरिदम को बहुत बाधित करता है, शायद त्रुटि-सुधार के लाभों को गैर-त्रुटि-सुधारित भौतिक क्वैबिट द्वारा वहन किए जाने वाले अतिरिक्त हिल्बर्ट स्थान के साथ जोड़ना एल्गोरिदम के कुछ वर्गों के लिए फायदेमंद हो सकता है। हम इस प्रश्न को एक सन्निकटन का उपयोग करके देखते हैं जहां शोर रहित क्वैबिट त्रुटि-सुधारित क्वैबिट का स्थान ले लेते हैं, जिसे हम स्वच्छ कहते हैं; और वे शोर-शराबे वाली भौतिक कक्षाओं से जुड़े हैं, जिन्हें हम गंदा कहते हैं। हम विश्लेषणात्मक और संख्यात्मक रूप से दिखाते हैं कि अपेक्षा मूल्यों की माप में त्रुटियों को प्रत्येक शोर वाले क्यूबिट के लिए तेजी से दबा दिया जाता है जिसे एक साफ क्यूबिट के साथ बदल दिया जाता है, और यह व्यवहार बारीकी से इस बात का पालन करता है कि मशीन क्या करेगी यदि आपने एक समान शोर वाली मशीन की त्रुटि दर कम कर दी है गंदे क्वैबिट और कुल क्वैबिट के अनुपात से।

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