Fugu-MT 論文翻訳(概要): Projective squeezing for translation symmetric bosonic codes

論文の概要: Projective squeezing for translation symmetric bosonic codes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14218v1
Date: Thu, 21 Mar 2024 08:19:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-22 15:07:37.450329
Title: Projective squeezing for translation symmetric bosonic codes
Title（参考訳）: 翻訳対称ボソニック符号に対する射影的スクイーズ法
Authors: Suguru Endo, Keitaro Anai, Yuichiro Matsuzaki, Yuuki Tokunaga, Yasunari Suzuki,
Abstract要約: 我々は,より高いスキューズレベルの結果を計算するために,テキストプロジェクティブ・スクイーズ法(PS)を導入する。我々は解析的議論を数値的に検証し、このプロトコルが光子損失の影響を軽減することができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16777183511743468
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The design of translation symmetric bosonic codes, e.g., Gottesmann-Kitaev-Preskill and squeezed cat codes, is robust against photon loss, but the computation accuracy is limited by the available squeezing level. Here, we introduce the \textit{projective squeezing} (PS) method for computing outcomes for a higher squeezing level by revealing that a linear combination of displacement operators with periodic displacement values constitutes the smeared projector onto the better code space; we also show the analytical relationship between the increased squeezing level and the projection probability. We introduce concrete implementation methods for PS based on linear-combination-of-unitaries and virtual quantum error detection. We also numerically verify our analytical arguments and show that our protocol can mitigate the effect of photon loss.
Abstract（参考訳）: 翻訳対称なボソニック符号(例えば、ゴッテマン・キタエフ・プレスキルおよび圧縮された猫符号)の設計は光子損失に対して堅牢であるが、計算精度は利用可能なスクイーズレベルによって制限される。ここでは、周期的変位値を持つ変位演算子の線形結合が、より優れた符号空間上にスミアドプロジェクタを構成することを明らかにすることにより、より高いスクイーズレベルの結果を計算するための「textit{projective squeezing} (PS) 法」を紹介する。線形組合わせと仮想量子誤り検出に基づくPSの具体的実装手法を提案する。また,解析的議論を数値的に検証し,光子損失の影響を緩和できることを示す。

関連論文リスト

Learning Optimal Lattice Vector Quantizers for End-to-end Neural Image Compression [16.892815659154053]
格子ベクトル量子化(LVQ)は、機能間の依存関係をより効果的に活用できる魅力的な代替手段である。従来のLVQ構造は、均一なソース分布のために設計・最適化されている。本稿では,この弱点を克服するための新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-25T06:05:08Z)
Chasing shadows with Gottesman-Kitaev-Preskill codes [0.3277163122167433]
本稿では,Gottesman-Kitaev-Preskill(GKP)誤り訂正コードを用いて定義された論理サブシステムのシャドウトモグラフィーを行うタスクについて考察する。特に,変位演算子とガウスユニタリによるCV-POVMのツイリングによる論理的シャドウトモグラフィープロトコルを構築する。光子パリティ測定では、論理的なGKPシャドウトモグラフィーは、適切なサンプリングスキームを開発するウィグナーサンプリングプロトコルと等価である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-31T22:16:06Z)
Verification of Geometric Robustness of Neural Networks via Piecewise Linear Approximation and Lipschitz Optimisation [57.10353686244835]
我々は、回転、スケーリング、せん断、翻訳を含む入力画像の幾何学的変換に対するニューラルネットワークの検証の問題に対処する。提案手法は, 分枝・分枝リプシッツと組み合わせたサンプリングおよび線形近似を用いて, 画素値に対する楽音線形制約を求める。提案手法では,既存の手法よりも最大32%の検証ケースが解決されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-23T15:02:09Z)
Randomized semi-quantum matrix processing [0.0]
汎用行列関数をシミュレートするためのハイブリッド量子古典的フレームワークを提案する。この方法は、対象関数のチェビシェフ近似上のランダム化に基づいている。コストのかかるパラメータの2次高速化を含む,平均深度に対する利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-21T18:00:28Z)
Regularized Vector Quantization for Tokenized Image Synthesis [126.96880843754066]
画像の離散表現への量子化は、統合生成モデリングにおける根本的な問題である。決定論的量子化は、厳しいコードブックの崩壊と推論段階の誤調整に悩まされ、一方、量子化は、コードブックの利用率の低下と再構築の目的に悩まされる。本稿では、2つの視点から正規化を適用することにより、上記の問題を効果的に緩和できる正規化ベクトル量子化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-11T15:20:54Z)
Experimental realization of deterministic and selective photon addition in a bosonic mode assisted by an ancillary qubit [50.591267188664666]
ボソニック量子誤り訂正符号は、主に単一光子損失を防ぐために設計されている。エラー修正には、エラー状態 -- 逆のパリティを持つ -- をコード状態にマッピングするリカバリ操作が必要です。ここでは、ボソニックモード上での光子数選択同時光子加算演算のコレクションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-22T23:32:21Z)
Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z)
Parity-encoding-based quantum computing with Bayesian error tracking [0.0]
線形光学系における計測ベースの量子コンピューティング(MBQC)は、ほぼ将来的な量子コンピューティングアーキテクチャを約束する。パリティ符号化に基づく多光子量子ビットを用いた線形光トポロジカルMBQCプロトコルを提案する。我々のプロトコルは、フォールトトレランス、リソースオーバーヘッド、基本要素の実現性の観点から、他のいくつかの既存手法よりも有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-14T10:32:05Z)
Performance of teleportation-based error correction circuits for bosonic codes with noisy measurements [58.720142291102135]
テレポーテーションに基づく誤り訂正回路を用いて、回転対称符号の誤り訂正能力を解析する。マイクロ波光学における現在達成可能な測定効率により, ボソニック回転符号の破壊ポテンシャルは著しく低下することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-02T16:12:13Z)
Learned transform compression with optimized entropy encoding [72.20409648915398]
学習した変換圧縮の問題を検討し、離散符号上の変換と確率分布の両方を学習する。勾配のバックプロパゲーションを可能にするために量子化演算をソフト緩和し, 潜在符号のベクトル量子化を(スカラーではなく)採用した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-07T17:58:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。