論文の概要: Quantum error correction thresholds for the universal Fibonacci Turaev-Viro code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04610v2
• Date: Fri, 9 Apr 2021 10:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 18:14:30.307547
• Title: Quantum error correction thresholds for the universal Fibonacci Turaev-Viro code
• Title（参考訳）: 普遍Fibonacci Turaev-Viro符号の量子誤差補正しきい値
• Authors: Alexis Schotte, Guanyu Zhu, Lander Burgelman, Frank Verstraete
• Abstract要約: 拡張Fibonaccistring-net符号を符号化したトーラス上の量子ビットの2次元量子メモリを考える。 任意のクビット誤りを文字列-ネット部分空間にマッピングし、結果として生じるエラーのキャラクタリゼーションを可能にする。 クラスタリングデコーダを用いた誤り訂正閾値は4.7%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider a two-dimensional quantum memory of qubits on a torus which encode the extended Fibonaccistring-net code, and devise strategies for error correction when those qubits are subjected to depolarizing noise.Building on the concept of tube algebras, we construct a set of measurements and of quantum gates whichmap arbitrary qubit errors to the string-net subspace and allow for the characterization of the resulting errorsyndrome in terms of doubled Fibonacci anyons. Tensor network techniques then allow to quantitatively studythe action of Pauli noise on the string-net subspace. We perform Monte Carlo simulations of error correctionin this Fibonacci code, and compare the performance of several decoders. For the case of a fixed-rate samplingdepolarizing noise model, we find an error correction threshold of 4.7% using a clustering decoder. To the bestof our knowledge, this is the first time that a threshold has been estimated for a two-dimensional error correctingcode for which universal quantum computation can be performed within its code space via braiding anyons
• Abstract（参考訳）: 我々は、拡張されたfibonaccistring-netコードをエンコードするトーラス上の量子ビットの二次元量子メモリを検討し、これらの量子ビットが非分極化ノイズを受ける場合の誤り訂正戦略を考案する。チューブ代数の概念に基づいて、任意の量子ビットエラーを文字列-ネット部分空間にマップする一連の測定と量子ゲートを構築し、結果として生じるエラーシンドロームを2倍のfibonaccianyonでキャラクタリゼーションできるようにする。 テンソルネットワーク技術は、弦-ネット部分空間上のパウリノイズの作用を定量的に研究することができる。 このフィボナッチ符号における誤り訂正のモンテカルロシミュレーションを行い,複数のデコーダの性能を比較する。 定速サンプリング脱分極ノイズモデルの場合、クラスタリングデコーダを用いて誤差補正しきい値が4.7%となる。 我々の知る限りでは、符号空間内で普遍的な量子計算を行うための2次元誤り訂正符号のしきい値が推定されたのは、これが初めてである。

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