論文の概要: Quantum Computation Using Large Spin Qudits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07885v1
• Date: Mon, 13 May 2024 16:19:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 12:56:21.394541
• Title: Quantum Computation Using Large Spin Qudits
• Title（参考訳）: 大スピン量子を用いた量子計算
• Authors: Sivaprasad Omanakuttan,
• Abstract要約: Dissertationは、大きなスピンにエンコードされたクォーディットを使用して量子計算を探索する。 まず、量子量子計算のための高忠実な普遍ゲートセットの生成について検討する。 次に、フォールトトレラント量子計算のための大きなスピン量子ビットの量子ビットを符号化するスキームを解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This dissertation explores quantum computation using qudits encoded into large spins, emphasizing the concept of quantum co-design to harness the unique capabilities of physical platforms for enhanced quantum information processing. First, we delve into the generation of high-fidelity universal gate sets for quantum computation with qudits. Leveraging principles from quantum optimal control, Rydberg physics, and the atomic structure of alkaline-earth atoms, we propose protocols for high-fidelity universal gate sets in the ground state of 87Sr with reasonable experimental parameters. Next, we analyze schemes to encode a qubit in the large spin qudits for fault-tolerant quantum computation (FTQC). By comprehending the most dominant noise in the physical system, we develop FTQC protocols that outperform the standard protocols. Finally, considering spin qudits for neutral atom quantum computation, we studied protocols for converting leakage errors to erasure errors resource efficiently. Also, we developed cooling methods for neutral atoms without destroying the quantum information.
• Abstract（参考訳）: この論文は大きなスピンに符号化された量子ビットを用いた量子計算を探求し、量子共設計の概念を強調して、拡張量子情報処理のための物理プラットフォームのユニークな能力を利用する。 まず、量子量子計算のための高忠実な普遍ゲートセットの生成について検討する。 量子最適制御, ライドバーグ物理, アルカリ-アース原子の原子構造からの原理を応用し, 合理的な実験パラメータを持つ87Srの基底状態における高忠実な普遍ゲートセットのプロトコルを提案する。 次に、故障耐性量子計算(FTQC)のために、大きなスピン量子ビットの量子ビットを符号化するスキームを解析する。 物理系における最も支配的なノイズを理解することにより、標準プロトコルよりも優れたFTQCプロトコルを開発する。 最後に、中性原子量子計算のためのスピン量子ビットを考慮し、リークエラーを効率よくエラーリソースを消去するプロトコルについて検討した。 また, 量子情報を破壊せずに中性原子の冷却方法を開発した。

関連論文リスト

• The curse of random quantum data [62.24825255497622]
  量子データのランドスケープにおける量子機械学習の性能を定量化する。 量子機械学習におけるトレーニング効率と一般化能力は、量子ビットの増加に伴い指数関数的に抑制される。 この結果は量子カーネル法と量子ニューラルネットワークの広帯域限界の両方に適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T12:18:07Z)
• Quantum-Error-Mitigation Circuit Groups for Noisy Quantum Metrology [0.0]
  量子技術は、量子コヒーレンスや量子絡み合いのような量子系に固有の性質を利用する。 量子技術は環境との相互作用(デコヒーレンス)に対して脆弱であり、それらを高精度に活用するにはエラー軽減技術を開発する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T10:01:42Z)
• Quantum control of Rydberg atoms for mesoscopic-scale quantum state and circuit preparation [0.0]
  個別に閉じ込められたRydberg原子は、スケーラブルな量子シミュレーションのプラットフォームとして大きな可能性を秘めている。 量子制御は、完全に接続されたクラスタ状態を確実に生成し、誤り訂正符号化回路をシミュレートするために使用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T19:00:01Z)
• QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional Networks [124.7972093110732]
  本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。 現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。 我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z)
• A trapped ion quantum computer with robust entangling gates and quantum coherent feedback [0.0]
  線形ポールトラップに保持されるイオンの鎖は、そのような量子コンピュータを構築するための有望なプラットフォームである。 RFトラップに8,8textSr+$イオンを用いた5量子ビットの小型普遍量子コンピュータの構築について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-07T19:17:23Z)
• Realizing Quantum Convolutional Neural Networks on a Superconducting Quantum Processor to Recognize Quantum Phases [2.1465372441653354]
  量子ニューラルネットワークは、ユニタリ演算、測定、フィードフォワードの約束を組み合わせることで、量子状態の特定の特徴を認識するように調整され、少ない測定とエラーを許容する。 我々は、7量子ビット超伝導量子プロセッサ上で量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を実現し、非ゼロ弦順序パラメータを特徴とするスピンモデルの対称性保護位相を同定する。 その結果,QCNNは有限忠実ゲート自体で構成されているにもかかわらず,用意された状態に対する弦順パラメータの直接測定よりも位相位相を高い忠実度で認識していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T12:32:57Z)
• On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
  そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。 私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z)
• Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。 本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z)
• Hardware-Efficient, Fault-Tolerant Quantum Computation with Rydberg Atoms [55.41644538483948]
  我々は中性原子量子コンピュータにおいてエラー源の完全な特徴付けを行う。 計算部分空間外の状態への原子量子ビットの崩壊に伴う最も重要なエラーに対処する,新しい,明らかに効率的な手法を開発した。 我々のプロトコルは、アルカリ原子とアルカリ原子の両方にエンコードされた量子ビットを持つ最先端の中性原子プラットフォームを用いて、近い将来に実装できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T23:29:53Z)
• Quantum information spreading in a disordered quantum walk [50.591267188664666]
  量子ウォークスを用いて量子情報拡散パターンを探索する量子探索プロトコルを設計する。 我々は、異常や古典的輸送を調査するために、コヒーレントな静的および動的障害に焦点を当てる。 以上の結果から,複雑なネットワークで発生する欠陥や摂動の情報を読み取る装置として,量子ウォーク(Quantum Walk)が考えられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T20:03:19Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。