論文の概要: Optimal adaptation of surface-code decoders to local noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08706v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 17:12:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 13:38:35.425307
• Title: Optimal adaptation of surface-code decoders to local noise
• Title（参考訳）: 面符号デコーダの局所雑音への最適適応
• Authors: Andrew S. Darmawan
• Abstract要約: 量子デバイスのノイズ特性は、量子エラー訂正符号の性能向上に利用することができる。 本稿では,表面符号デコーダの雑音特性への適応が性能改善につながる範囲を最大化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information obtained from noise characterization of a quantum device can be used in classical decoding algorithms to improve the performance of quantum error-correcting codes. Focusing on the surface code under local (i.e. single-qubit) noise, we present a simple method to determine the maximum extent to which adapting a surface-code decoder to a noise feature can lead to a performance improvement. Our method is based on a tensor-network decoding algorithm, which uses the syndrome information as well as a process matrix description of the noise to compute a near-optimal correction. By selectively mischaracterizing the noise model input to the decoder and measuring the resulting loss in fidelity of the logical qubit, we can determine the relative importance of individual noise parameters for decoding. We apply this method to several physically relevant uncorrelated noise models with features such as coherence, spatial inhomogeneity and bias. While noise generally requires many parameters to describe completely, we find that to achieve near optimal decoding it appears only necessary adapt the decoder to a small number of critical parameters.
• Abstract（参考訳）: 量子デバイスのノイズ特性から得られる情報は、古典的な復号アルゴリズムで使用することができ、量子エラー訂正符号の性能を向上させることができる。 局所雑音(すなわち1量子ビット)下での曲面符号に着目して、表面符号デコーダを雑音特性に適応させる場合の最大範囲を決定する簡単な方法を提案する。 本手法は,シンドローム情報を用いたテンソルネットワーク復号アルゴリズムと,ノイズのプロセス行列記述を用いて,近似補正を演算する手法である。 復号器に入力されたノイズモデルを選択的に誤字し、論理量子ビットの忠実さの損失を計測することにより、復号化のための個々のノイズパラメータの相対的重要性を決定できる。 この手法を,コヒーレンス,空間的不均一性,バイアスといった特徴を持つ物理的に関係のないいくつかの非相関ノイズモデルに適用する。 ノイズは一般に、完全に記述するために多くのパラメータを必要とするが、最適に近い復号化を実現するには、少数の臨界パラメータにデコーダを適応するだけでよい。

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