독일 뒤셀도르프 하인리히 하이네 대학교 이론 물리학 연구소
이 논문이 흥미 롭거나 토론하고 싶습니까? SciRate에 댓글을 달거나 댓글 남기기.
추상
노이즈에 대한 자세한 정보를 사용할 수 있으면 양자 오류 수정 성능이 크게 향상되어 코드와 디코더를 모두 최적화할 수 있습니다. 어쨌든 양자 오류 수정 중에 수행된 신드롬 측정에서 오류율을 추정하는 것이 제안되었습니다. 이러한 측정은 인코딩된 양자 상태를 보존하지만 현재로서는 이 방법으로 노이즈에 대한 정보를 얼마나 많이 추출할 수 있는지 명확하지 않습니다. 지금까지 소실 오류율의 한계를 제외하고 일부 특정 코드에 대해서만 엄격한 결과가 설정되었습니다.
이 작업에서는 임의 안정기 코드에 대한 문제를 엄격하게 해결합니다. 주요 결과는 안정기 코드를 사용하여 순수 거리로 지정된 여러 큐비트에 걸쳐 상관 관계가 있는 Pauli 채널을 추정할 수 있다는 것입니다. 이 결과는 소실 오차율의 한계에 의존하지 않으며, 중량 오차가 자주 발생하는 경우에도 적용됩니다. 또한 양자 데이터 신드롬 코드의 틀 내에서 측정 오류를 허용합니다. 우리의 증명은 부울 푸리에 분석, 조합론 및 기본 대수 기하학을 결합합니다. 이 작업이 시변 노이즈에 대한 디코더의 온라인 적응과 같은 흥미로운 응용 분야를 여는 것이 우리의 희망입니다.
인기 요약
► BibTeX 데이터
► 참고 문헌
[1] A. Robertson, C. Granade, SD Bartlett 및 ST Flammia, 소형 양자 메모리용 맞춤형 코드, Phys. 8, 064004(2017)에 적용됨.
https : / /doi.org/10.1103/ PhysRevApplied.8.064004
[2] J. Florjanczyk 및 TA Brun, 비대칭 양자 오류 정정 코드에 대한 원 위치 적응 인코딩(2016).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1612.05823
[3] JP Bonilla Ataides, DK Tuckett, SD Bartlett, ST Flammia 및 BJ Brown, XZZX 표면 코드, Nat. 공동. 12, 2172(2021).
https://doi.org/10.1038/s41467-021-22274-1
[4] O. Higgott, Pymatching: 최소 가중치 완전 일치로 양자 코드를 디코딩하기 위한 Python 패키지(2021).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2105.13082
[5] E. Dennis, A. Kitaev, A. Landahl 및 J. Preskill, 위상 양자 메모리, J. Math. 물리학 43, 4452 (2002), arXiv:quant-ph/0110143[quant-ph].
https : / /doi.org/ 10.1063 / 1.1499754
arXiv : 퀀트 -PH / 0110143
[6] NH Nickerson 및 BJ Brown, 적응형 디코딩 알고리즘을 사용하여 표면 코드의 상관 노이즈 분석, Quantum 3, 131(2019).
https://doi.org/10.22331/q-2019-04-08-131
[7] ST Spitz, B. Tarasinski, CWJ Beenakker 및 TE O'Brien, 시간 종속 환경에서 양자 오류 수정을 위한 적응형 가중치 추정기, Advanced Quantum Technologies 1, 1870015(2018).
https : / / doi.org/ 10.1002 / qute.201870015
[8] Z. Babar, P. Botsinis, D. Alanis, SX Ng 및 L. Hanzo, 3년간의 양자 LDPC 코딩 및 개선된 디코딩 전략, IEEE Access 2492, 2015(XNUMX).
https : / /doi.org/10.1109/ ACCESS.2015.2503267
[9] S. Huang, M. Newman 및 KR Brown, 토릭 코드에 대한 내결함성 가중 유니온 찾기 디코딩, Physical Review A 102, 10.1103/physreva.102.012419 (2020).
https : / /doi.org/10.1103/ physreva.102.012419
[10] CT Chubb, 2d pauli 코드의 일반 텐서 네트워크 디코딩(2021).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.2101.04125
[11] AS Darmawan 및 D. Poulin, 표면 코드에 대한 선형 시간 일반 디코딩 알고리즘, Physical Review E 97, 10.1103/ physreve.97.051302(2018).
https : / / doi.org/ 10.1103 / physreve.97.051302
[12] JJ Wallman 및 J. Emerson, 무작위 컴파일링을 통한 확장 가능한 양자 계산을 위한 노이즈 조정, Phys. A 94, 052325(2016).
https : / /doi.org/10.1103/ PhysRevA.94.052325
[13] M. Ware, G. Ribeill, D. Ristè, CA Ryan, B. Johnson 및 MP da Silva, 초전도 큐비트에 대한 실험적 Pauli 프레임 무작위화, Phys. A 103, 042604(2021).
https : / /doi.org/10.1103/ PhysRevA.103.042604
[14] SJ Beale, JJ Wallman, M. Gutiérrez, KR Brown 및 R. Laflamme, Quantum error correction decoheres noise, Phys. 레트 목사 121, 190501 (2018).
https : / /doi.org/10.1103/ PhysRevLett.121.190501
[15] ST Flammia 및 R. O'Donnell, 모집단 복구를 통한 Pauli 오류 추정, Quantum 5, 549(2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-09-23-549
[16] R. Harper, W. Yu 및 ST Flammia, 희소 양자 잡음의 빠른 추정, PRX Quantum 2, 010322(2021).
https : / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.010322
[17] ST Flammia 및 JJ Wallman, Pauli 채널의 효율적인 추정, Quantum Computing 1의 ACM 트랜잭션, 10.1145/ 3408039(2020).
https : / /doi.org/ 10.1145 / 3408039
[18] R. Harper, ST Flammia 및 JJ Wallman, 양자 잡음의 효율적인 학습, Nat. 물리학 16, 1184(2020).
https://doi.org/10.1038/s41567-020-0992-8
[19] Y. Fujiwara, 양자 정보 처리 중 순간 양자 채널 추정(2014).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1405.6267
[20] AG Fowler, D. Sank, J. Kelly, R. Barends 및 JM Martinis, 오류 감지 회로 출력에서 확장 가능한 오류 모델 추출(2014).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1405.1454
[21] M.-X. Huo 및 Y. Li, 논리적 오류를 줄이기 위한 학습 시간 종속 노이즈: 양자 오류 수정의 실시간 오류율 추정, New J. Phys. 19, 123032(2017).
https : / â €‹/ â €‹doi.org/​10.1088 / â €‹1367-2630 / â €‹aa916e
[22] JR Wootton, 양자 오류 수정을 통한 단기 장치 벤치마킹, Quantum Science and Technology 5, 044004(2020).
https : / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / aba038
[23] J. Combes, C. Ferrie, C. Cesare, M. Tiersch, GJ Milburn, HJ Briegel 및 CM Caves, 오류 수정이 있는 양자 장치의 현장 특성화(2014).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1405.5656
[24] T. Wagner, H. Kampermann, D. Bruß 및 M. Kliesch, 양자 코드의 신드롬 통계로부터의 최적 잡음 추정, Phys. 연구 3, 013292(2021).
https : / /doi.org/10.1103/ PhysRevResearch.3.013292
[25] 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 및 JM Martinis, 반복 오류 감지 중 Scalable in situ qubit calibration, Phys. A 94, 032321(2016).
https : / /doi.org/10.1103/ PhysRevA.94.032321
[26] A. Ashikhmin, C.-Y. Lai 및 TA Brun, Quantum 데이터 신드롬 코드, IEEE Journal on Selected Areas in Communications 38, 449(2020).
https:// / doi.org/ 10.1109/ JSAC.2020.2968997
[27] Y. Fujiwara, 자체 결함으로부터 스스로를 보호하기 위한 스태빌라이저 양자 오류 수정 능력, Phys. A 90, 062304 (2014), arXiv:1409.2559 [quant-ph].
https : / /doi.org/10.1103/ PhysRevA.90.062304
arXiv : 1409.2559
[28] N. Delfosse, BW Reichardt 및 KM Svore, Single-shot 내결함성 양자 오류 수정 너머, 정보 이론에 관한 IEEE 트랜잭션 68, 287(2022).
https : / /doi.org/10.1109/ tit.2021.3120685
[29] A. Zia, JP Reilly 및 S. Shirani, 부가 정보를 사용한 분산 매개변수 추정: 요인 그래프 접근법, 2007년 정보 이론에 관한 IEEE 국제 심포지엄(2007) pp. 2556–2560.
https : / /doi.org/10.1109/ ISIT.2007.4557603
[30] R. O'Donnell, 부울 함수 분석(Cambridge University Press, 2014).
https : / /doi.org/ 10.1017 / CBO9781139814782
[31] Y. Mao 및 F. Kschischang, 인자 그래프 및 푸리에 변환, IEEE Trans. Inf. 이론 51, 1635(2005).
https : / //doi.org/10.1109/TIT.2005.846404
[32] D. Koller 및 N. Friedman, 확률적 그래픽 모델: 원리 및 기법 – 적응형 계산 및 기계 학습(MIT Press, 2009).
[33] M. Aigner, 열거 과정, Vol. 238 (Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2007).
https://doi.org/10.1007/978-3-540-39035-0
[34] S. Roman, 장 이론(Springer, New York, 2006).
https://doi.org/10.1007/0-387-27678-5
[35] T. Chen 및 LiTien-Yien, 이항 방정식 시스템에 대한 솔루션, Annales Mathematicae Silesianae 28, 7(2014).
https:/ / journals.us.edu.pl/ index.php/ AMSIL/ article/ view/ 13987
[36] AS Hedayat, NJA Sloane 및 J. Stufken, 직교 배열: 이론 및 응용(Springer New York, NY, 1999).
https://doi.org/10.1007/978-1-4612-1478-6
[37] P. Delsarte, 코드의 네 가지 기본 매개변수와 그 조합적 중요성, Information and Control 23, 407(1973).
https://doi.org/10.1016/S0019-9958(73)80007-5
[38] BM Varbanov, F. Battistel, BM Tarasinski, VP Ostroukh, TE O'Brien, L. DiCarlo 및 BM Terhal, 트랜스몬 기반 표면 코드의 누출 감지, NPJ Quantum Inf. 6, 10.1038/s41534-020-00330-w(2020).
https : / /doi.org/ 10.1038 / s41534-020-00330-w
[39] P. Abbeel, D. Koller 및 AY Ng, 다항식 시간 및 샘플 복잡성의 학습 요소 그래프(2012).
https:///doi.org/10.48550/ARXIV.1207.1366
[40] RA Horn 및 CR Johnson, 매트릭스 분석, 2판. (캠브리지 대학 출판부, 2012).
https : / /doi.org/ 10.1017 / CBO9780511810817
인용
[1] Andreas Elben, Steven T. Flammia, Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, John Preskill, Benoît Vermersch 및 Peter Zoller, "무작위 측정 도구 상자", arXiv : 2203.11374.
[2] Armands Strikis, Simon C. Benjamin, Benjamin J. Brown, "양자 컴퓨팅은 제조 결함이 있는 큐비트의 평면 배열에서 확장 가능합니다.", arXiv : 2111.06432.
위의 인용은 SAO / NASA ADS (마지막으로 성공적으로 업데이트 됨 2022-09-19 14:05:17). 모든 출판사가 적절하고 완전한 인용 데이터를 제공하지는 않기 때문에 목록이 불완전 할 수 있습니다.
가져올 수 없습니다 Crossref 인용 자료 마지막 시도 중 2022-09-19 14:05:15 : Crossref에서 10.22331 / q-2022-09-19-809에 대한 인용 데이터를 가져올 수 없습니다. DOI가 최근에 등록 된 경우 이는 정상입니다.
이 백서는 Quantum에서 Creative Commons Attribution 4.0 International(CC BY 4.0) 특허. 저작권은 저자 또는 기관과 같은 원래 저작권 보유자에게 있습니다.