Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning logical quantum noise in quantum error correction

論文の概要: Learning logical quantum noise in quantum error correction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09267v1
Date: Mon, 19 Sep 2022 18:00:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-26 02:04:45.921087
Title: Learning logical quantum noise in quantum error correction
Title（参考訳）: 量子誤り訂正における論理量子ノイズの学習
Authors: Thomas Wagner, Hermann Kampermann, Dagmar Bru{\ss} and Martin Kliesch
Abstract要約: 我々は、安定化器量子誤差補正の文脈における量子コンピュータの特性評価に焦点をあてる。本研究の主な成果は, パウリノイズによる論理誤差チャネルを最小条件下でのシンドロームデータから推定できることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7264378254137809
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The characterization of quantum devices is crucial for their practical implementation but can be costly in experimental effort and classical post-processing. Therefore, it is desirable to measure only the information that is relevant for specific applications and develop protocols that require little additional effort. In this work, we focus on the characterization of quantum computers in the context of stabilizer quantum error correction. Our main result is that the logical error channel induced by Pauli noise can be estimated from syndrome data under minimal conditions. More precisely, we show that the estimation is possible as long as the code can correct the noise.
Abstract（参考訳）: 量子デバイスのキャラクタリゼーションは実用的実装には不可欠であるが、実験や古典的な後処理にはコストがかかる。したがって、特定のアプリケーションに関連する情報のみを計測し、追加の労力をほとんど要しないプロトコルを開発することが望ましい。本研究では,安定化型量子誤差補正の文脈における量子コンピュータの特性評価に注目する。本研究の主な成果は, パウリノイズによる論理誤差チャネルを最小条件下でのシンドロームデータから推定できることである。より正確には、コードがノイズを訂正できる限り、推定が可能であることを示す。

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