I canali di Pauli possono essere stimati dalle misurazioni della sindrome nella correzione degli errori quantistici PlatoBlockchain Data Intelligence. Ricerca verticale. Ai.

I canali di Pauli possono essere stimati dalle misurazioni della sindrome nella correzione dell'errore quantistico

Thomas Wagner, Hermann Kampermann, Dagmar Bruß e Martin Kliesch

Institut für Theoretische Physik, Università Heinrich-Heine di Düsseldorf, Germania

Trovi questo documento interessante o vuoi discuterne? Scrivi o lascia un commento su SciRate.

Astratto

Le prestazioni della correzione degli errori quantistici possono essere notevolmente migliorate se sono disponibili informazioni dettagliate sul rumore, consentendo di ottimizzare sia i codici che i decodificatori. È stato proposto di stimare i tassi di errore dalle misurazioni della sindrome effettuate comunque durante la correzione dell'errore quantistico. Sebbene queste misurazioni preservino lo stato quantico codificato, al momento non è chiaro quante informazioni sul rumore possano essere estratte in questo modo. Finora, a parte il limite dei tassi di errore nulli, sono stati stabiliti risultati rigorosi solo per alcuni codici specifici.
In questo lavoro, risolviamo rigorosamente la questione dei codici stabilizzatori arbitrari. Il risultato principale è che un codice stabilizzatore può essere utilizzato per stimare i canali di Pauli con correlazioni su un numero di qubit dato dalla distanza pura. Questo risultato non si basa sul limite dei tassi di errore nulli e si applica anche se si verificano frequentemente errori di peso elevato. Inoltre, consente anche errori di misurazione nell'ambito dei codici della sindrome dei dati quantistici. La nostra dimostrazione combina l'analisi booleana di Fourier, la combinatoria e la geometria algebrica elementare. La nostra speranza è che questo lavoro apra interessanti applicazioni, come l'adattamento online di un decodificatore al rumore variabile nel tempo.

I veri computer quantistici sono sensibili al rumore proveniente dall'ambiente. Una descrizione dettagliata di questo rumore può aiutare a mitigarlo in molte situazioni. Tuttavia, l'apprendimento di una tale descrizione può essere difficile e spesso richiede molte misurazioni. In questo lavoro, combiniamo idee dalla caratterizzazione dei sistemi quantistici e dalla correzione degli errori quantistici. Mostriamo che gli schemi di correzione degli errori standard forniscono molte informazioni che di solito vengono trascurate. In alcune condizioni, utilizzare solo le misure effettuate durante questi schemi è già sufficiente per ottenere una caratterizzazione dettagliata del rumore. Deriviamo rigorosamente queste condizioni e abbozziamo uno schema di caratterizzazione pratico basato su queste idee. Il nostro approccio suggerisce un'ulteriore strada per la caratterizzazione dei dispositivi quantistici. In particolare, riduce lo sforzo richiesto facendo un uso più efficiente delle informazioni che vengono comunque misurate.

► dati BibTeX

► Riferimenti

, A. Robertson, C. Granade, SD Bartlett e ST Flammia, Codici su misura per piccole memorie quantistiche, Phys. Rev. Applicata 8, 064004 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.8.064004

, J. Florjanczyk e TA Brun, codifica adattiva in situ per codici di correzione degli errori quantistici asimmetrici (2016).
https://​/​doi.org/​10.48550/​ARXIV.1612.05823

, JP Bonilla Ataides, DK Tuckett, SD Bartlett, ST Flammia e BJ Brown, The XZZX surface code, Nat. Comune. 12, 2172 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-021-22274-1

, O. Higgott, Pymatching: un pacchetto python per la decodifica di codici quantistici con corrispondenza perfetta di peso minimo (2021).
https://​/​doi.org/​10.48550/​ARXIV.2105.13082

, E. Dennis, A. Kitaev, A. Landahl e J. Preskill, memoria quantistica topologica, J. Math. Fis. 43, 4452 (2002), arXiv:quant-ph/​0110143 [quant-ph].
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.1499754 mila
arXiv: Quant-ph / 0110143

, NH Nickerson e BJ Brown, Analisi del rumore correlato sul codice di superficie utilizzando algoritmi di decodifica adattivi, Quantum 3, 131 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-04-08-131

, ST Spitz, B. Tarasinski, CWJ Beenakker e TE O'Brien, Adaptive weight estimator for quantum error correction in a time-dependent environment, Advanced Quantum Technologies 1, 1870015 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1002 / qute.201870015

, Z. Babar, P. Botsinis, D. Alanis, SX Ng e L. Hanzo, Quindici anni di codifica LDPC quantistica e strategie di decodifica migliorate, IEEE Access 3, 2492 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1109 / ACCESS.2015.2503267

, S. Huang, M. Newman e KR Brown, Decodifica del ritrovamento dell'unione ponderata tollerante ai guasti sul codice torico, Physical Review A 102, 10.1103/​physreva.102.012419 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreva.102.012419

, CT Chubb, Decodifica generale della rete tensoriale dei codici 2d Pauli (2021).
https://​/​doi.org/​10.48550/​ARXIV.2101.04125

, AS Darmawan e D. Poulin, Algoritmo di decodifica generale in tempo lineare per il codice di superficie, Physical Review E 97, 10.1103/​physreve.97.051302 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreve.97.051302

, JJ Wallman e J. Emerson, Adattamento del rumore per il calcolo quantistico scalabile tramite compilazione randomizzata, Phys. Rev. A 94, 052325 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.94.052325

, M. Ware, G. Ribeill, D. Ristè, CA Ryan, B. Johnson, and MP da Silva, Experimental Pauli-frame randomization on a superconducting qubit, Phys. Rev. A 103, 042604 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.042604

, SJ Beale, JJ Wallman, M. Gutiérrez, KR Brown e R. Laflamme, Quantum error correction decoheres noise, Phys. Rev. Lett. 121, 190501 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.121.190501

, ST Flammia e R. O'Donnell, stima dell'errore di Pauli tramite recupero della popolazione, Quantum 5, 549 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-09-23-549

, R. Harper, W. Yu e ST Flammia, Stima rapida del rumore quantico sparso, PRX Quantum 2, 010322 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.010322

, ST Flammia e JJ Wallman, Stima efficiente dei canali Pauli, ACM Transactions on Quantum Computing 1, 10.1145/​3408039 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3408039 mila

, R. Harper, ST Flammia e JJ Wallman, Apprendimento efficiente del rumore quantistico, Nat. Fis. 16, 1184 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41567-020-0992-8

, Y. Fujiwara, Stima del canale quantistico istantaneo durante l'elaborazione delle informazioni quantistiche (2014).
https://​/​doi.org/​10.48550/​ARXIV.1405.6267

, AG Fowler, D. Sank, J. Kelly, R. Barends e JM Martinis, Estrazione scalabile di modelli di errore dall'output dei circuiti di rilevamento degli errori (2014).
https://​/​doi.org/​10.48550/​ARXIV.1405.1454

, M.-X. Huo e Y. Li, Apprendimento del rumore dipendente dal tempo per ridurre gli errori logici: stima del tasso di errore in tempo reale nella correzione degli errori quantistici, New J. Phys. 19, 123032 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / aa916e

, JR Wootton, Benchmarking di dispositivi a breve termine con correzione degli errori quantistici, Quantum Science and Technology 5, 044004 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / aba038

, J. Combes, C. Ferrie, C. Cesare, M. Tiersch, GJ Milburn, HJ Briegel e CM Caves, Caratterizzazione in situ di dispositivi quantistici con correzione degli errori (2014).
https://​/​doi.org/​10.48550/​ARXIV.1405.5656

, T. Wagner, H. Kampermann, D. Bruß e M. Kliesch, stima ottimale del rumore dalle statistiche sulla sindrome dei codici quantistici, Phys. Rev. Research 3, 013292 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.013292

, J. Kelly, R. Barends, AG Fowler, A. Megrant, E. Jeffrey, TC White, D. Sank, JY Mutus, B. Campbell, Y. Chen, Z. Chen, B. Chiaro, A. Dunsworth, E. Lucero, M. Neeley, C. Neill, PJJ O'Malley, C. Quintana, P. Roushan, A. Vainsencher, J. Wenner e JM Martinis, Calibrazione scalabile in situ di qubit durante il rilevamento di errori ripetitivi, Phys. Rev. A 94, 032321 (2016).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.94.032321

, A. Ashikhmin, C.-Y. Lai e TA Brun, Quantum data-syndrome codes, IEEE Journal on Selected Areas in Communications 38, 449 (2020).
https://​/​doi.org/​10.1109/​JSAC.2020.2968997

, Y. Fujiwara, Capacità della correzione degli errori quantistici dello stabilizzatore di proteggersi dalla propria imperfezione, Phys. Rev. A 90, 062304 (2014), arXiv:1409.2559 [quant-ph].
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.90.062304
arXiv: 1409.2559

, N. Delfosse, BW Reichardt e KM Svore, Beyond single-shot fault-tolerant quantum error correction, IEEE Transactions on Information Theory 68, 287 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1109 / tit.2021.3120685

, A. Zia, JP Reilly e S. Shirani, Stima dei parametri distribuiti con informazioni collaterali: un approccio basato su grafici fattoriali , nel 2007 IEEE International Symposium on Information Theory (2007) pp. 2556–2560.
https: / / doi.org/ 10.1109 / ISIT.2007.4557603

, R. O'Donnell, Analisi delle funzioni booleane (Cambridge University Press, 2014).
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9781139814782

, Y. Mao e F. Kschischang, sui grafici dei fattori e la trasformata di Fourier, IEEE Trans. Inf. Teoria 51, 1635 (2005).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TIT.2005.846404

, D. Koller e N. Friedman, Modelli grafici probabilistici: principi e tecniche - Calcolo adattivo e apprendimento automatico (The MIT Press, 2009).

, M. Aigner, Un corso di enumerazione, vol. 238 (Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2007).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-540-39035-0

, S. Roman, Teoria dei campi (Springer, New York, 2006).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​0-387-27678-5

, T. Chen e LiTien-Yien, Soluzioni a sistemi di equazioni binomiali, Annales Mathematicae Silesianae 28, 7 (2014).
https://​/​journals.us.edu.pl/​index.php/​AMSIL/​article/​view/​13987

, AS Hedayat, NJA Sloane e J. Stufken, matrici ortogonali: teoria e applicazioni (Springer New York, NY, 1999).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-1-4612-1478-6

, P. Delsarte, Quattro parametri fondamentali di un codice e il loro significato combinatorio, Informazione e controllo 23, 407 (1973).
https:/​/​doi.org/​10.1016/​S0019-9958(73)80007-5

, BM Varbanov, F. Battistel, BM Tarasinski, VP Ostroukh, TE O'Brien, L. DiCarlo e BM Terhal, Rilevamento di perdite per un codice di superficie basato su transmon, NPJ Quantum Inf. 6, 10.1038/​s41534-020-00330-w (2020).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-020-00330-w

, P. Abbeel, D. Koller e AY Ng, grafici del fattore di apprendimento in tempo polinomiale e complessità del campione (2012).
https://​/​doi.org/​10.48550/​ARXIV.1207.1366

, RA Horn e CR Johnson, Analisi della matrice, 2a ed. (Stampa dell'Università di Cambridge, 2012).
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511810817

Citato da

[1] Andreas Elben, Steven T. Flammia, Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, John Preskill, Benoît Vermersch e Peter Zoller, "The randomized Measurement Toolbox", arXiv: 2203.11374.

[2] Armands Strikis, Simon C. Benjamin e Benjamin J. Brown, "Il calcolo quantistico è scalabile su una matrice planare di qubit con difetti di fabbricazione", arXiv: 2111.06432.

Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2022-09-19 14:05:17). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

Impossibile recuperare Crossref citato da dati durante l'ultimo tentativo 2022-09-19 14:05:15: Impossibile recuperare i dati citati per 10.22331 / q-2022-09-19-809 da Crossref. Questo è normale se il DOI è stato registrato di recente.

Timestamp:

Di più da Diario quantistico