論文の概要: Optimization of decoder priors for accurate quantum error correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02700v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 18:26:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 23:08:11.246628
• Title: Optimization of decoder priors for accurate quantum error correction
• Title（参考訳）: 正確な量子誤り訂正のためのデコーダ先行値の最適化
• Authors: Volodymyr Sivak, Michael Newman, Paul Klimov,
• Abstract要約: 本稿では,論理的誤り率の最小化を目的とした事前校正のための強化学習法を提案する。 提案手法は,GoogleのSycamoreプロセッサ上で実行された繰り返しおよび表面コードメモリ実験における復号精度を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6681232959590244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate decoding of quantum error-correcting codes is a crucial ingredient in protecting quantum information from decoherence. It requires characterizing the error channels corrupting the logical quantum state and providing this information as a prior to the decoder. We introduce a reinforcement learning inspired method for calibrating these priors that aims to minimize the logical error rate. Our method significantly improves the decoding accuracy in repetition and surface code memory experiments executed on Google's Sycamore processor, outperforming the leading decoder-agnostic method by 16% and 3.3% respectively. This calibration approach will serve as an important tool for maximizing the performance of both near-term and future error-corrected quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正符号の正確な復号化は、量子情報の復号化から保護するための重要な要素である。 論理量子状態を破損させるエラーチャネルを特徴付け、この情報をデコーダの先行として提供する必要がある。 論理的誤り率を最小限に抑えることを目的とした,これらの先行を校正するための強化学習インスピレーション方式を提案する。 提案手法は,GoogleのSycamoreプロセッサ上で実行された繰り返しおよび表面コードメモリ実験における復号精度を大幅に向上させ,それぞれ16%,3.3%のリードデコーダ非依存手法より優れていた。 このキャリブレーション手法は、近距離および将来の誤り訂正量子デバイスの性能を最大化する重要なツールとなる。

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