Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient diagnostics for quantum error correction

論文の概要: Efficient diagnostics for quantum error correction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10830v1
Date: Tue, 24 Aug 2021 16:28:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-17 07:38:57.506565
Title: Efficient diagnostics for quantum error correction
Title（参考訳）: 量子誤差補正のための効率的な診断法
Authors: Pavithran Iyer, Aditya Jain, Stephen D. Bartlett and Joseph Emerson
Abstract要約: パウリの誤り再構成に基づくスケーラブルな実験手法を提案する。数値的エビデンスにより, 種々の誤差モデルに対する標準誤差測定値に基づいて, 予測精度が有意に向上したことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Fault-tolerant quantum computing will require accurate estimates of the resource overhead, but standard metrics such as gate fidelity and diamond distance have been shown to be poor predictors of logical performance. We present a scalable experimental approach based on Pauli error reconstruction to predict the performance of concatenated codes. Numerical evidence demonstrates that our method significantly outperforms predictions based on standard error metrics for various error models, even with limited data. We illustrate how this method assists in the selection of error correction schemes.
Abstract（参考訳）: フォールトトレラント量子コンピューティングは、リソースのオーバーヘッドを正確に見積もる必要があるが、ゲート忠実度やダイヤモンド距離といった標準メトリクスは、論理性能の予測に乏しいことが示されている。本稿では,pauliエラー再構成に基づくスケーラブルな実験手法を提案する。数値的なエビデンスから,本手法は,限られたデータであっても,様々な誤差モデルに対する標準誤差測定値に基づいて予測を著しく上回ることを示す。本稿では,この手法が誤り訂正スキームの選択にどのように役立つかを説明する。

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