論文の概要: Optimal noise estimation from syndrome statistics of quantum codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02243v2
• Date: Wed, 7 Oct 2020 06:44:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-29 22:16:45.751063
• Title: Optimal noise estimation from syndrome statistics of quantum codes
• Title（参考訳）: 量子コードのシンドローム統計からの最適雑音推定
• Authors: Thomas Wagner, Hermann Kampermann, Dagmar Bru{\ss} and Martin Kliesch
• Abstract要約: 量子誤差補正は、ノイズが十分に弱いときに量子計算で発生する誤りを積極的に補正することができる。 伝統的に、この情報は、操作前にデバイスをベンチマークすることで得られる。 復号時に行われた測定のみから何が学べるかという問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7264378254137809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum error correction allows to actively correct errors occurring in a quantum computation when the noise is weak enough. To make this error correction competitive information about the specific noise is required. Traditionally, this information is obtained by benchmarking the device before operation. We address the question of what can be learned from only the measurements done during decoding. Such estimation of noise models was proposed for surface codes, exploiting their special structure, and in the limit of low error rates also for other codes. However, so far it has been unclear under what general conditions noise models can be estimated from the syndrome measurements. In this work, we derive a general condition for identifiability of the error rates. For general stabilizer codes, we prove identifiability under the assumption that the rates are small enough. Without this assumption we prove a result for perfect codes. Finally, we propose a practical estimation method with linear runtime for concatenated codes. We demonstrate that it outperforms other recently proposed methods and that the estimation is optimal in the sense that it reaches the Cram\'{e}r-Rao Bound. Our method paves the way for practical calibration of error corrected quantum devices during operation.
• Abstract（参考訳）: 量子誤差補正は、ノイズが十分に弱いときに量子計算で発生する誤りを積極的に補正することができる。 この誤差補正を特定のノイズに関する競合情報にする必要がある。 伝統的に、この情報は動作前にデバイスをベンチマークすることで得られる。 復号時に行われた測定のみから何が学べるかという問題に対処する。 このようなノイズモデルの推定は表面符号に対して提案され、その特別な構造を利用し、他の符号に対しても低い誤差率の制限を課した。 しかし, 一般条件下では, 騒音モデルが症候群の測定値から推定可能であるかは, 今のところ不明である。 本研究では,誤り率の識別性に関する一般的な条件を導出する。 一般安定器符号に対しては、その速度が十分小さいという仮定の下で識別可能性を証明する。 この仮定がなければ、完全なコードの結果が証明されます。 最後に,連結符号に対する線形ランタイムを用いた実用的な推定手法を提案する。 提案手法は,最近提案されている他の手法よりも優れており,その推定は,クレーブ=ラオ境界に到達できるという意味で最適であることを示す。 本手法は,動作中の誤り訂正量子デバイスの実用的な校正方法である。

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