論文の概要: MITS: A Quantum Sorcerer Stone For Designing Surface Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11027v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 01:13:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 00:10:58.653770
• Title: MITS: A Quantum Sorcerer Stone For Designing Surface Codes
• Title（参考訳）: MITS:表面コードを設計するための量子サーセラーストーン
• Authors: Avimita Chatterjee, Debarshi Kundu and Swaroop Ghosh
• Abstract要約: 我々は、QEC符号を設計するためのよく知られたシミュレータSTIMをリバースエンジニアリングするツールであるMITSを紹介する。 MITSは、量子コンピュータの特定のノイズモデルとターゲット論理誤差率を入力として受け入れ、最適な表面コードラウンドとコード距離を出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.348041867134616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the evolving landscape of quantum computing, determining the most efficient parameters for Quantum Error Correction (QEC) is paramount. Various quantum computers possess varied types and amounts of physical noise. Traditionally, simulators operate in a forward paradigm, taking parameters such as distance, rounds, and physical error to output a logical error rate. However, usage of maximum distance and rounds of the surface code might waste resources. An approach that relies on trial and error to fine-tune QEC code parameters using simulation tools like STIM can be exceedingly time-consuming. Additionally, daily fluctuations in quantum error rates can alter the ideal QEC settings needed. As a result, there is a crucial need for an automated solution that can rapidly determine the appropriate QEC parameters tailored to the current conditions. To bridge this gap, we present MITS, a tool designed to reverse-engineer the well-known simulator STIM for designing QEC codes. MITS accepts the specific noise model of a quantum computer and a target logical error rate as input and outputs the optimal surface code rounds and code distances. This guarantees minimal qubit and gate usage, harmonizing the desired logical error rate with the existing hardware limitations on qubit numbers and gate fidelity. We explored and compared multiple heuristics and machine learning models for training/designing MITS and concluded that XGBoost and Random Forest regression were most effective, with Pearson correlation coefficients of 0.98 and 0.96 respectively.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの進化期には、量子エラー補正(QEC)の最も効率的なパラメータを決定することが最重要である。 様々な量子コンピュータは様々な種類の物理ノイズを持っている。 伝統的にシミュレータはフォワードパラダイムで動作し、距離、ラウンド、物理的エラーなどのパラメータを使って論理誤差率を出力する。 しかし、表面コードの最大距離とラウンドの使用は資源を浪費する可能性がある。 STIMのようなシミュレーションツールを使ってQECのコードパラメータを微調整する手法は、試行錯誤に依存する。 さらに、量子エラー率の日々の変動は、必要なQEC設定を変更できる。 結果として、現在の状況に合わせて適切なQECパラメータを迅速に決定できる自動化ソリューションが不可欠である。 このギャップを埋めるために、QEC符号を設計するためのよく知られたシミュレータSTIMをリバースエンジニアリングするツールであるMITSを紹介する。 MITSは、量子コンピュータの特定のノイズモデルとターゲット論理誤差率を入力として受け入れ、最適な表面コードラウンドとコード距離を出力する。 これにより、最小の量子ビットとゲートの使用が保証され、所望の論理エラーレートと、既存の量子ビット数とゲート忠実度に関するハードウェアの制限を調和させる。 学習/設計のための複数のヒューリスティックスと機械学習モデルを比較し,xgboostとランダムフォレスト回帰が最も有効であり,pearson相関係数は0.98,0.96であった。

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