論文の概要: Discovery of Optimal Quantum Error Correcting Codes via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06378v1
• Date: Wed, 10 May 2023 18:00:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 17:04:25.695714
• Title: Discovery of Optimal Quantum Error Correcting Codes via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による最適量子誤り訂正符号の発見
• Authors: Vincent Paul Su, ChunJun Cao, Hong-Ye Hu, Yariv Yanay, Charles Tahan, Brian Swingle
• Abstract要約: 最近導入されたQuantum Legoフレームワークは、複雑な量子エラー訂正コードを生成する強力な方法を提供する。 我々はこのプロセスをゲーミフィケーションし、強化学習(RL)を用いたコード設計と発見のための新たな道を開く。 我々は、コード距離を最大化し、偏りのあるパウリ雑音の下で論理誤差の確率を最小化する2つの特性を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recently introduced Quantum Lego framework provides a powerful method for generating complex quantum error correcting codes (QECCs) out of simple ones. We gamify this process and unlock a new avenue for code design and discovery using reinforcement learning (RL). One benefit of RL is that we can specify \textit{arbitrary} properties of the code to be optimized. We train on two such properties, maximizing the code distance, and minimizing the probability of logical error under biased Pauli noise. For the first, we show that the trained agent identifies ways to increase code distance beyond naive concatenation, saturating the linear programming bound for CSS codes on 13 qubits. With a learning objective to minimize the logical error probability under biased Pauli noise, we find the best known CSS code at this task for $\lesssim 20$ qubits. Compared to other (locally deformed) CSS codes, including Surface, XZZX, and 2D Color codes, our $[[17,1,3]]$ code construction actually has \textit{lower} adversarial distance, yet better protects the logical information, highlighting the importance of QECC desiderata. Lastly, we comment on how this RL framework can be used in conjunction with physical quantum devices to tailor a code without explicit characterization of the noise model.
• Abstract（参考訳）: 最近導入されたQuantum Legoフレームワークは、単純なものから複雑な量子エラー訂正コード(QECC)を生成する強力な方法を提供する。 我々はこのプロセスをゲーミフィケーションし、強化学習(RL)を用いたコード設計と発見のための新たな道を開く。 RL の利点の1つは、最適化されるコードの \textit{arbitrary} プロパティを指定できることです。 我々は、コード距離を最大化し、偏りのあるパウリ雑音の下で論理誤差の確率を最小化する2つの特性を訓練する。 まず、訓練されたエージェントが13キュービットのcssコードに対する線形プログラミングバウンドを飽和させることで、ナイーブな結合を超えたコード距離を増加させる方法を示す。 バイアス付きPauliノイズ下での論理的エラー確率を最小限に抑えるために、このタスクで最もよく知られているCSSコードは$\lesssim 20$ qubitsである。 Surface、XZZX、および2D Colorなどの他の(ローカルに変形した)CSSコードと比較すると、[[[17,1,3]]$コード構築は実際には \textit{lower} の逆距離を持ち、論理情報をよりよく保護し、QECC desiderataの重要性を強調します。 最後に、このRLフレームワークを物理量子デバイスと組み合わせて、ノイズモデルの明示的な特徴を伴わずにコードを調整する方法についてコメントする。

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