論文の概要: Parity-encoding-based quantum computing with Bayesian error tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06805v4
• Date: Thu, 1 Dec 2022 04:32:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-05 01:29:17.810431
• Title: Parity-encoding-based quantum computing with Bayesian error tracking
• Title（参考訳）: ベイズ誤差追跡を用いたパリティ符号化型量子コンピューティング
• Authors: Seok-Hyung Lee, Srikrishna Omkar, Yong Siah Teo, Hyunseok Jeong
• Abstract要約: 線形光学系における計測ベースの量子コンピューティング(MBQC)は、ほぼ将来的な量子コンピューティングアーキテクチャを約束する。 パリティ符号化に基づく多光子量子ビットを用いた線形光トポロジカルMBQCプロトコルを提案する。 我々のプロトコルは、フォールトトレランス、リソースオーバーヘッド、基本要素の実現性の観点から、他のいくつかの既存手法よりも有利であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Measurement-based quantum computing (MBQC) in linear optical systems is promising for near-future quantum computing architecture. However, the nondeterministic nature of entangling operations and photon losses hinder the large-scale generation of graph states and introduce logical errors. In this work, we propose a linear optical topological MBQC protocol employing multiphoton qubits based on the parity encoding, which turns out to be highly photon-loss tolerant and resource-efficient even under the effects of nonideal entangling operations that unavoidably corrupt nearby qubits. For the realistic error analysis, we introduce a Bayesian methodology, in conjunction with the stabilizer formalism, to track errors caused by such detrimental effects. We additionally suggest a graph-theoretical optimization scheme for the process of constructing an arbitrary graph state, which greatly reduces its resource overhead. Notably, we show that our protocol is advantageous over several other existing approaches in terms of fault-tolerance, resource overhead, or feasibility of basic elements.
• Abstract（参考訳）: 線形光学系における計測ベースの量子コンピューティング(MBQC)は、ほぼ将来の量子コンピューティングアーキテクチャに期待できる。 しかし、絡み合う操作と光子損失の非決定論的性質は、グラフ状態の大規模生成を妨げ、論理的エラーをもたらす。 本研究では,パリティ符号化に基づく多光子量子ビットを用いた線形光トポロジカルMBQCプロトコルを提案する。 現実的な誤り解析では, ベイズ的手法を安定化形式と組み合わせて導入し, このような有害な影響による誤りの追跡を行う。 さらに,任意のグラフ状態を構築するためのグラフ理論的最適化スキームを提案し,リソースのオーバーヘッドを大幅に削減した。 特に,本プロトコルは,フォールトトレランス,リソースオーバーヘッド,基本要素の実現性の観点から,他のいくつかの既存手法よりも有利であることを示す。

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