論文の概要: Deep Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11930v2
• Date: Sun, 10 Dec 2023 07:52:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 03:24:08.244581
• Title: Deep Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: 深い量子誤差補正
• Authors: Yoni Choukroun, Lior Wolf
• Abstract要約: 量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。 本研究では,新しいエンペンド・ツー・エンドの量子誤りデコーダを効率的に訓練する。 提案手法は,最先端の精度を実現することにより,QECCのニューラルデコーダのパワーを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.54643419792453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Quantum error correction codes (QECC) are a key component for realizing the potential of quantum computing. QECC, as its classical counterpart (ECC), enables the reduction of error rates, by distributing quantum logical information across redundant physical qubits, such that errors can be detected and corrected. In this work, we efficiently train novel {\emph{end-to-end}} deep quantum error decoders. We resolve the quantum measurement collapse by augmenting syndrome decoding to predict an initial estimate of the system noise, which is then refined iteratively through a deep neural network. The logical error rates calculated over finite fields are directly optimized via a differentiable objective, enabling efficient decoding under the constraints imposed by the code. Finally, our architecture is extended to support faulty syndrome measurement, by efficient decoding of repeated syndrome sampling. The proposed method demonstrates the power of neural decoders for QECC by achieving state-of-the-art accuracy, outperforming {for small distance topological codes,} the existing {end-to-end }neural and classical decoders, which are often computationally prohibitive.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。 QECCは、従来のECC(英語版)と同様に、冗長な物理量子ビットに量子論理情報を分散することにより、エラーを検出し修正することで、エラー率の低減を可能にする。 本研究では,新しい量子誤り復号器を効率的に訓練する。 システムノイズの最初の推定値を予測するために、シンドローム復号を増強することで量子計測の崩壊を解消し、深層ニューラルネットワークによって反復的に洗練する。 有限フィールド上で計算された論理エラー率は、微分可能な目的によって直接最適化され、コードによって課される制約の下で効率的な復号化を可能にする。 最後に, 繰り返しシンドロームサンプリングの効率的な復号化により, 故障症候群計測をサポートするよう拡張した。 提案手法は,QECC におけるニューラルデコーダのパワーを,最先端の精度を達成し,従来の {end-to-end } ニューラルおよび古典的デコーダを性能的に向上させることによって実証する。

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