論文の概要: Factory-based Fault-tolerant Preparation of Quantum Polar Codes Encoding
One logical Qubit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15226v1
- Date: Thu, 27 Jul 2023 23:07:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-31 14:12:50.667917
- Title: Factory-based Fault-tolerant Preparation of Quantum Polar Codes Encoding
One logical Qubit
- Title（参考訳）: 1つの論理量子ビットを符号化する量子極符号のファクトリーベースフォールトトレラント合成
- Authors: Ashutosh Goswami, Mehdi Mhalla, Valentin Savin
- Abstract要約: Q1符号の論理的コード状態を作成するためのフォールトトレラントな方法が最近提案されている。
本稿では,Q1コードステートの複数コピーを並列に作成しようとする,Q1コードステートのファクトリ準備について考察する。
追加のスケジューリングステップの助けを借りて、エラーが検出されるたびに準備が完全に破棄されるのを避けることができるので、準備率が向上する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.607676459156789
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A fault-tolerant way to prepare logical code-states of Q1 codes, i.e.,
quantum polar codes encoding one qubit, has been recently proposed. The fault
tolerance therein is guaranteed with the help of an error detection gadget,
where if an error is detected during the preparation, one declares a
preparation failure and discards entirely the preparation. This makes the
preparation probabilistic, whose success rate is referred to as the preparation
rate. In this paper, to improve the preparation rate, we consider a factory
preparation of Q1 code-states, where one attempts to prepare several copies of
Q1 code-states in parallel. With the help of an extra scheduling step, we can
avoid discarding the preparation entirely, every time an error is detected,
hence, we may achieve an increased preparation rate.
We further provide a theoretical method to estimate preparation and logical
error rates of the Q1 codes, prepared using factory preparation, which is shown
to tightly fit the Monte-Carlo simulation based numerical results. Therefore,
our theoretical method is useful for providing estimates for large
code-lengths, where Monte-Carlo simulations are practically not feasible. Our
numerical results, for a circuit-level depolarizing noise model, indicate that
the preparation rate increases significantly, especially for large N. For
example, for N = 256, it increases from 0.02% to 27% for a practically
interesting physical error rate of p = 10^{-3}. Remarkably, a Q1 code of length
N = 256 achieves logical error rates around 10^{-11} and 10^{-15} for the
physical error rates of p = 10^{-3} and p = 3 \times 10^{-4}, respectively,
hence, showing the promise of the proposed scheme for large-scale
fault-tolerant quantum computing.
- Abstract（参考訳）: Q1符号の論理的符号状態、すなわち1量子ビットを符号化する量子極性符号を作成するフォールトトレラントな方法が最近提案されている。
エラー検出装置の助けを借りて耐故障性を保証し、準備中にエラーを検出した場合には、準備不良を宣言して完全に廃棄する。
これは、その成功率を準備率と呼ぶ準備を確率的にする。
そこで本研究では,Q1コードステートの複製を並列に数回作成しようとする,Q1コードステートの工場準備について考察する。
余分なスケジューリングステップの助けを借りて、エラーが検出されるたびに、準備を完全に破棄することを避けることができるので、準備率を高めることができる。
さらに, モンテカルロシミュレーションに基づく数値結果の厳密な適合を示す工場調製法を用いて作成したQ1符号の合成と論理誤差率を推定する理論的手法を提案する。
したがって,モンテカルロシミュレーションが実現不可能である大規模符号長の推定には,理論的な手法が有用である。
例えば、N = 256 の場合、実用的に興味深い p = 10^{-3} の物理誤差率に対して 0.02% から 27% に増加する。
驚くべきことに、長さ n = 256 の q1 符号は、それぞれ p = 10^{-3} と p = 3 \times 10^{-4} の物理的誤り率に対して 10^{-11} と 10^{-15} の論理的誤り率を達成するため、大規模フォールトトレラント量子コンピューティングの計画が期待できる。
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