論文の概要: Improved quantum error correction using soft information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13589v1
- Date: Wed, 28 Jul 2021 18:35:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-20 16:54:04.886939
- Title: Improved quantum error correction using soft information
- Title（参考訳）: ソフト情報を用いた量子誤差補正の改良
- Authors: Christopher A. Pattison, Michael E. Beverland, Marcus P. da Silva and
Nicolas Delfosse
- Abstract要約: 我々は、これらのリッチな情報(典型的にはソフト情報)をすべて量子誤り訂正符号の復号化に組み込む方法を検討する。
これらのソフトデコーダは、バイナリ測定結果のみにアクセス可能な標準(ハード)デコーダよりも優れていることを示す。
また, 振幅減衰を伴う軟式測定誤差モデルを導入し, 測定時間が測定分解能と量子ビットのさらなる乱れとのトレードオフをもたらすことを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The typical model for measurement noise in quantum error correction is to
randomly flip the binary measurement outcome. In experiments, measurements
yield much richer information - e.g., continuous current values, discrete
photon counts - which is then mapped into binary outcomes by discarding some of
this information. In this work, we consider methods to incorporate all of this
richer information, typically called soft information, into the decoding of
quantum error correction codes, and in particular the surface code. We describe
how to modify both the Minimum Weight Perfect Matching and Union-Find decoders
to leverage soft information, and demonstrate these soft decoders outperform
the standard (hard) decoders that can only access the binary measurement
outcomes. Moreover, we observe that the soft decoder achieves a threshold 25\%
higher than any hard decoder for phenomenological noise with Gaussian soft
measurement outcomes. We also introduce a soft measurement error model with
amplitude damping, in which measurement time leads to a trade-off between
measurement resolution and additional disturbance of the qubits. Under this
model we observe that the performance of the surface code is very sensitive to
the choice of the measurement time - for a distance-19 surface code, a
five-fold increase in measurement time can lead to a thousand-fold increase in
logical error rate. Moreover, the measurement time that minimizes the physical
error rate is distinct from the one that minimizes the logical performance,
pointing to the benefits of jointly optimizing the physical and quantum error
correction layers.
- Abstract（参考訳）: 量子誤差補正における測定ノイズの典型的なモデルは、バイナリ測定結果をランダムに反転させることである。
実験では、測定によってよりリッチな情報(例えば連続電流値、離散光子数)が得られる。
本研究では,これらのリッチな情報(一般にソフト情報と呼ばれる)を,量子誤り訂正符号,特に表面符号の復号化に組み込む手法を検討する。
本稿では,ソフト情報を活用するために,最小ウェイトの完全マッチングとユニオンフィンドデコーダの両方を変更する方法を説明し,これらのソフトデコーダが,バイナリ測定結果にのみアクセス可能な標準(ハード)デコーダよりも優れていることを示す。
さらに, ソフトデコーダは, ガウスソフト測定結果を持つ現象ノイズに対して, ハードデコーダよりも25倍高い閾値を達成する。
また, 振幅減衰を伴う軟式測定誤差モデルを導入し, 測定時間が測定分解能と量子ビットのさらなる乱れとのトレードオフをもたらすことを示した。
このモデルの下では, 表面符号の性能は測定時間の選択に非常に敏感であり, 距離19の表面符号の場合, 測定時間の5倍増加は, 論理誤差率の1000倍増加につながる可能性がある。
さらに、物理誤差率を最小化する測定時間は、物理誤差補正層と量子誤差補正層とを併用することにより、論理的性能を最小化する測定時間とは異なる。
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