論文の概要: Advantage of Quantum Neural Networks as Quantum Information Decoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06300v1
- Date: Thu, 11 Jan 2024 23:56:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 20:44:17.635610
- Title: Advantage of Quantum Neural Networks as Quantum Information Decoders
- Title(参考訳): 量子情報デコーダとしての量子ニューラルネットワークの活用
- Authors: Weishun Zhong, Oles Shtanko, Ramis Movassagh
- Abstract要約: 位相安定化器ハミルトンの基底空間に符号化された量子情報の復号化問題について検討する。
まず、標準安定化器に基づく誤り訂正と復号化方式が、そのような量子符号において適切に摂動可能であることを証明した。
次に、量子ニューラルネットワーク(QNN)デコーダが読み出し誤差をほぼ2次的に改善することを証明する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1842028647407803
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A promising strategy to protect quantum information from noise-induced errors
is to encode it into the low-energy states of a topological quantum memory
device. However, readout errors from such memory under realistic settings is
less understood. We study the problem of decoding quantum information encoded
in the groundspaces of topological stabilizer Hamiltonians in the presence of
generic perturbations, such as quenched disorder. We first prove that the
standard stabilizer-based error correction and decoding schemes work adequately
well in such perturbed quantum codes by showing that the decoding error
diminishes exponentially in the distance of the underlying unperturbed code. We
then prove that Quantum Neural Network (QNN) decoders provide an almost
quadratic improvement on the readout error. Thus, we demonstrate provable
advantage of using QNNs for decoding realistic quantum error-correcting codes,
and our result enables the exploration of a wider range of non-stabilizer codes
in the near-term laboratory settings.
- Abstract(参考訳): ノイズによるエラーから量子情報を保護するための有望な戦略は、トポロジカル量子メモリデバイスの低エネルギー状態に符号化することである。
しかし、現実的な設定下でのメモリからの読み出しエラーは理解されていない。
本研究では, トポロジカル安定化器ハミルトニアンの基底空間に符号化された量子情報を, クエンチド障害などの一般的な摂動の存在下で復号する問題について検討する。
まず, 標準安定化器に基づく誤り訂正・復号化スキームが, 非摂動符号の範囲内で指数関数的に減少することを示すことにより, 摂動量子符号において適切に動作することを証明した。
次に、量子ニューラルネットワーク(QNN)デコーダが読み出し誤差をほぼ2次的に改善することを証明する。
そこで本研究では,QNNを用いた現実的な量子誤り訂正符号の復号化を実証し,短期的な実験室設定において,より広い範囲の非安定化符号の探索を可能にする。
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