論文の概要: The END: An Equivariant Neural Decoder for Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07362v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 19:46:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 19:31:32.690172
• Title: The END: An Equivariant Neural Decoder for Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: 終点: 量子誤差補正のための同変ニューラルネットワークデコーダ
• Authors: Evgenii Egorov, Roberto Bondesan, Max Welling
• Abstract要約: データ効率のよいニューラルデコーダを導入し、この問題の対称性を活用する。 本稿では,従来のニューラルデコーダに比べて精度の高い新しい同変アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.4384623973809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum error correction is a critical component for scaling up quantum computing. Given a quantum code, an optimal decoder maps the measured code violations to the most likely error that occurred, but its cost scales exponentially with the system size. Neural network decoders are an appealing solution since they can learn from data an efficient approximation to such a mapping and can automatically adapt to the noise distribution. In this work, we introduce a data efficient neural decoder that exploits the symmetries of the problem. We characterize the symmetries of the optimal decoder for the toric code and propose a novel equivariant architecture that achieves state of the art accuracy compared to previous neural decoders.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー補正は、量子コンピューティングをスケールアップするための重要なコンポーネントである。 量子符号が与えられたとき、最適なデコーダは測定されたコード違反を最も起こりそうなエラーにマッピングするが、そのコストはシステムサイズとともに指数関数的にスケールする。 ニューラルネットワークデコーダは、そのようなマッピングに対する効率的な近似をデータから学び、自動的にノイズ分布に適応できるので、魅力的なソリューションである。 本研究では,問題の対称性を利用したデータ効率の良いニューラルデコーダを提案する。 本稿では, toric符号に対する最適デコーダの対称性を特徴付け, 従来のニューラルデコーダと比較して精度が向上する新しい等価構造を提案する。

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