Codici LDPC quantistici su misura per il bias

Codici LDPC quantistici su misura per il bias

Joschka Roffe1,2, Lawrence Z. Cohen3, Armanda O. Quintavalle2,4, Darius Chandra5e Earl T. Campbell2,4,6

1Dahlem Center for Complex Quantum Systems, Freie Universität Berlin, 14195 Berlino, Germania
2Dipartimento di Fisica e Astronomia, Università di Sheffield, Sheffield S3 7RH, Regno Unito
3Centro per i sistemi quantistici ingegnerizzati, Scuola di Fisica, Università di Sydney, Sydney, Nuovo Galles del Sud 2006, Australia
4Riverlane, Cambridge CB2 3BZ, Regno Unito
5Scuola di Elettronica e Informatica, Università di Southampton, Southampton SO17 1BJ, Regno Unito
6AWS Center for Quantum Computing, Cambridge CB1 2GA, Regno Unito

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Astratto

Il bias-tailoring consente ai codici di correzione degli errori quantistici di sfruttare l'asimmetria del rumore dei qubit. Recentemente, è stato dimostrato che una forma modificata del codice di superficie, il codice XZZX, presenta prestazioni notevolmente migliorate in condizioni di rumore distorto. In questo lavoro, dimostriamo che i codici di controllo della parità quantistica a bassa densità possono essere adattati allo stesso modo. Introduciamo una costruzione del codice del prodotto sollevato su misura che fornisce la struttura per espandere i metodi di personalizzazione del bias oltre la famiglia dei codici topologici 2D. Presentiamo esempi di codici di prodotto sollevati su misura basati su codici quasi ciclici classici e valutiamo numericamente le loro prestazioni utilizzando una propagazione delle convinzioni più un decodificatore di statistiche ordinate. Le nostre simulazioni Monte Carlo, eseguite con rumore asimmetrico, mostrano che i codici su misura per il bias ottengono miglioramenti di diversi ordini di grandezza nella loro soppressione degli errori rispetto al rumore depolarizzante.

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Citato da

[1] Oscar Higgott, Thomas C. Bohdanowicz, Aleksander Kubica, Steven T. Flammia e Earl T. Campbell, "Fragile confini di codici di superficie su misura e migliore decodifica del rumore a livello di circuito", arXiv: 2203.04948, (2022).

[2] Jonathan F. San Miguel, Dominic J. Williamson e Benjamin J. Brown, "Un decodificatore di automi cellulari per un codice colore su misura per la polarizzazione del rumore", arXiv: 2203.16534, (2022).

[3] Matt McEwen, Dave Bacon e Craig Gidney, "Requisiti hardware rilassanti per i circuiti di codice di superficie che utilizzano la dinamica del tempo", arXiv: 2302.02192, (2023).

[4] Qian Xu, Nam Mannucci, Alireza Seif, Aleksander Kubica, Steven T. Flammia e Liang Jiang, "Codici XZZX su misura per rumore distorto", Ricerca sulla revisione fisica 5 1, 013035 (2023).

[5] Antonio deMarti iOlius, Josu Etxezarreta Martinez, Patricio Fuentes e Pedro M. Crespo, "Miglioramento delle prestazioni dei codici di superficie tramite decodifica ricorsiva MWPM", arXiv: 2212.11632, (2022).

[6] Jonathan F. San Miguel, Dominic J. Williamson e Benjamin J. Brown, "Un decodificatore di automi cellulari per un codice colore su misura per la polarizzazione del rumore", Quantico 7, 940 (2023).

[7] Christopher A. Pattison, Anirudh Krishna e John Preskill, "Memorie gerarchiche: simulazione di codici LDPC quantistici con porte locali", arXiv: 2303.04798, (2023).

[8] Qian Xu, Guo Zheng, Yu-Xin Wang, Peter Zoller, Aashish A. Clerk e Liang Jiang, "Correzione quantistica autonoma degli errori e calcolo quantistico tollerante ai guasti con qubit di gatto schiacciati", arXiv: 2210.13406, (2022).

[9] Nithin Raveendran, Narayanan Rengaswamy, Filip Rozpędek, Ankur Raina, Liang Jiang e Bane Vasić, "Schema di codifica QLDPC-GKP a tasso finito che supera il CSS Hamming Bound", Quantico 6, 767 (2022).

[10] Élie Gouzien, Diego Ruiz, Francois-Marie Le Régent, Jérémie Guillaud e Nicolas Sangouard, "Calcolo del logaritmo della curva ellittica a 256 bit in 9 ore con 126133 Cat Qubit", arXiv: 2302.06639, (2023).

[11] TR Scruby e K. Nemoto, “Local Probabilistic Decoding of a Quantum Code”, arXiv: 2212.06985, (2022).

[12] Vincent Paul Su, ChunJun Cao, Hong-Ye Hu, Yariv Yanay, Charles Tahan e Brian Swingle, "Scoperta di codici di correzione degli errori quantistici ottimali tramite apprendimento per rinforzo", arXiv: 2305.06378, (2023).

Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2023-05-16 12:53:21). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

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