論文の概要: An universal quantum computation scheme with low error diffusion property

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07133v6
• Date: Wed, 8 Feb 2023 01:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 02:04:25.574853
• Title: An universal quantum computation scheme with low error diffusion property
• Title（参考訳）: 低誤差拡散特性を持つ普遍量子計算法
• Authors: Chen Lin, Guowu Yang, Xiaoyu Song, Marek. A. Perkowski, Xiaoyu Li
• Abstract要約: 本稿では,分割型フォールトトレラント量子回路のデコーダ設計のための一般的なフレームワークを提案する。 我々は、回路に最適化されたデコーダを与えるためにニューラルネットワークアルゴリズムを採用する。 33ビットの非一様符号に基づく耐故障ユニバーサルゲートライブラリを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.170471364435766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Quantum concatenation code is an effective way to realize fault-tolerant universal quantum computing. Still, there are many non-fault-tolerant logical locations at its low encoding level, which thereby increases the probability of error multiplication and limits the ability that such code to realize a high-fidelity universal gate library. In this work, we propose a general framework based on machine learning technology for the decoder design of a segmented fault-tolerant quantum circuit. Then following this design principle, we adopt the neural network algorithm to give an optimized decoder for the such circuit. To assess the effectiveness of our new decoder, we apply it to the segmented fault-tolerant logical controlled-NOT gates, which act on the tensor composed of the Steane 7-qubit logical qubit and the Reed-Muller 15-qubit logical qubit. We simulate these gates under depolarizing noise environment and compare the gate error thresholds in contrast to the minimal-weight decoder. Finally, we provide a fault-tolerant universal gate library based on a 33-qubit non-uniform concatenated code. Furthermore, we offer several level-1 segmented fault-tolerant locations with optimized decoders to construct a non-Clifford gate on this code, which has less circuit depth than our existing work. Meanwhile, we analyze the pseudo-threshold of the universal scheme of this code.
• Abstract（参考訳）: 量子結合コードはフォールトトレラントなユニバーサル量子コンピューティングを実現する効果的な方法である。 それでも、ローエンコーディングレベルには多くの非フォールトトレラントな論理的位置があり、これによりエラー乗算の確率が増加し、そのようなコードが高忠実なユニバーサルゲートライブラリを実現する能力を制限する。 本研究では,セグメント化されたフォールトトレラント量子回路のデコーダ設計のための機械学習技術に基づく汎用フレームワークを提案する。 そして、この設計原則に従って、ニューラルネットワークアルゴリズムを採用し、その回路に最適化されたデコーダを与える。 新たなデコーダの有効性を評価するため,Steane 7-qubit論理量子ビットとReed-Muller 15-qubit論理量子ビットからなるテンソルに作用するセグメント化フォールトトレラント論理制御NOTゲートに適用した。 減極雑音環境下でこれらのゲートをシミュレートし、最小ウェイトデコーダと比較してゲート誤差閾値を比較する。 最後に,33ビットの非一様連結符号に基づく耐故障ユニバーサルゲートライブラリを提供する。 さらに、この符号上に非クリフォードゲートを構築するために、最適化されたデコーダを備えたレベル-1セグメントの耐故障性ロケーションをいくつか提供します。 一方,本コードの普遍的スキームの疑似スレッショルドを解析した。

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