論文の概要: A cellular automaton decoder for a noise-bias tailored color code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16534v2
• Date: Fri, 26 Aug 2022 21:55:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 06:56:31.693242
• Title: A cellular automaton decoder for a noise-bias tailored color code
• Title（参考訳）: 雑音バイアス対応カラーコードのためのセルラーオートマトンデコーダ
• Authors: Jonathan F. San Miguel, Dominic J. Williamson, Benjamin J. Brown
• Abstract要約: 自己補正量子メモリは、アクティブな量子誤り訂正プロトコルを改善するために利用される堅牢な特性を持つ。 物理量子ビットの基底が局所的に回転するカラーコードの変種に対するセルラーオートマトンデコーダを提案する。 本研究は,グローバルデコードにおける帯域幅の削減に役立つセル・オートマトン・デコーダの設計を動機としたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.222802562733787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-correcting quantum memories demonstrate robust properties that can be exploited to improve active quantum error-correction protocols. Here we propose a cellular automaton decoder for a variation of the color code where the bases of the physical qubits are locally rotated, which we call the XYZ color code. The local transformation means our decoder demonstrates key properties of a two-dimensional fractal code if the noise acting on the system is infinitely biased towards dephasing, namely, no string-like logical operators. As such, in the high-bias limit, our local decoder reproduces the behavior of a partially self-correcting memory. At low error rates, our simulations show that the memory time diverges polynomially with system size without intervention from a global decoder, up to some critical system size that grows as the error rate is lowered. Furthermore, although we find that we cannot reproduce partially self-correcting behavior at finite bias, our numerics demonstrate improved memory times at realistic noise biases. Our results therefore motivate the design of tailored cellular automaton decoders that help to reduce the bandwidth demands of global decoding for realistic noise models.
• Abstract（参考訳）: 自己補正量子メモリは、アクティブな量子誤り訂正プロトコルを改善するために利用される堅牢な特性を示す。 本稿では,物理量子ビットの基底が局所的に回転するカラーコードの変種をXYZカラーコードと呼ぶセルオートマトンデコーダを提案する。 局所変換は、システムに作用するノイズが絶対的に偏り、すなわち弦のような論理演算子がない場合に、2次元フラクタル符号の鍵特性を示すことを意味する。 このように、ハイバイアス限界において、ローカルデコーダは部分的な自己補正メモリの挙動を再現する。 低エラーレートでは、メモリ時間はグローバルデコーダからの介入なしにシステムサイズと多項式的に分岐し、エラー率を下げるにつれて増加する重要なシステムサイズまで変化する。 さらに,有限バイアスでは部分的自己修正動作は再現できないが,実雑音バイアスでは記憶時間の改善が確認できた。 そこで本研究では,現実的なノイズモデルに対するグローバルデコーディングの帯域幅を削減できるセルラ・オートマトンデコーダの設計を動機付ける。

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