論文の概要: Bounds on Autonomous Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16233v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 18:00:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 18:50:25.510717
• Title: Bounds on Autonomous Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: 自律的量子誤差補正の境界
• Authors: Oles Shtanko, Yu-Jie Liu, Simon Lieu, Alexey V. Gorshkov, Victor V. Albert
• Abstract要約: 我々は、幅広い量子ビットおよびボソニックな誤り訂正符号で実装できるマルコフの自律デコーダを解析する。 多体量子符号の場合、能動的誤り訂正に匹敵する誤り抑制を達成するために、自律デコーダは一般にコードサイズに応じて増大する修正率を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9119979887528125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous quantum memories are a way to passively protect quantum information using engineered dissipation that creates an "always-on'' decoder. We analyze Markovian autonomous decoders that can be implemented with a wide range of qubit and bosonic error-correcting codes, and derive several upper bounds and a lower bound on the logical error rate in terms of correction and noise rates. For many-body quantum codes, we show that, to achieve error suppression comparable to active error correction, autonomous decoders generally require correction rates that grow with code size. For codes with a threshold, we show that it is possible to achieve faster-than-polynomial decay of the logical error rate with code size by using superlogarithmic scaling of the correction rate. We illustrate our results with several examples. One example is an exactly solvable global dissipative toric code model that can achieve an effective logical error rate that decreases exponentially with the linear lattice size, provided that the recovery rate grows proportionally with the linear lattice size.
• Abstract（参考訳）: 自律型量子メモリは、"常にオン"デコーダを生成するエンジニアリングされた散逸を用いて、受動的に量子情報を保護する方法である。 我々は,広範囲の量子ビット誤り訂正符号とボソニック誤り訂正符号で実装可能なマルコフ自律デコーダを解析し,いくつかの上界と下界を補正と雑音率で導出する。 多体量子符号の場合、アクティブな誤り訂正に匹敵する誤り抑制を達成するために、自律デコーダは一般にコードサイズで増加する補正率を必要とする。 しきい値を持つ符号では、訂正率の超対数スケーリングを用いて、符号サイズによる論理誤差率の多項的減衰を高速に達成できることを示す。 いくつかの例でその結果を説明します。 1つの例は、線形格子サイズで指数関数的に減少する効果的な論理誤差率を達成するための解法可能な大域散逸トーリック符号モデルである。

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