論文の概要: Fidelity-optimized quantum surface code via GAN decoder and application to quantum teleportation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06984v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 03:17:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 15:47:11.602085
- Title: Fidelity-optimized quantum surface code via GAN decoder and application to quantum teleportation
- Title（参考訳）: GANデコーダによる忠実度最適化量子表面符号と量子テレポーテーションへの応用
- Authors: Jiaxin Li, Zhimin Wang, Alberto Ferrara, Yongjian Gu, Rosario Lo Franco,
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、実用的な応用においてその価値を示す強力なディープラーニングモデルである。
本稿では,GANに基づく量子トポロジカルコードデコーダを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.583519963745712
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative adversarial network (GAN) is a strong deep learning model that has shown its value in practical applications such as image processing and data enhancement. Here, we propose a quantum topological code decoder based on GAN and we apply it to optimize the fault-tolerant quantum teleportation system. We construct the generator and discriminator networks of GAN, train the network using the eigenvalue dataset of the topological code, and obtain an optimized decoder with high decoding threshold. The decoding experiments at code distances $d=3$ and $d=5$ show that the error correction success rate of this model reaches 99.895\%. In the experiment, the fidelity threshold of this GAN decoder is about $P=0.2108$, which is significantly improved compared with the threshold $P=0.1099$ of the classical decoding model. In addition, the quantum teleportation system, optimized for noise resistance under $d=3$ topological code, shows a noticeable fidelity improvement within the non-polarized noise threshold range of $P<0.06503$, while under $d=5$ topological code optimization, there is a significant fidelity improvement within the non-polarized noise threshold range of $P<0.07512$. The proposed GAN model supplies a novel approach for topological code decoders and its principles can be applied to different kinds of noise processing.
- Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)は、画像処理やデータ拡張といった実践的な応用において、その価値を示す強力なディープラーニングモデルである。
本稿では,GANに基づく量子トポロジカルコードデコーダを提案する。
我々は、GANのジェネレータと識別器ネットワークを構築し、トポロジカルコードの固有値データセットを用いてネットワークを訓練し、高い復号しきい値を持つ最適化デコーダを得る。
符号距離$d=3$と$d=5$の復号実験は、このモデルの誤り訂正成功率は99.895\%に達することを示している。
実験では、このGANデコーダの忠実度閾値は約$P=0.2108$であり、古典的復号モデルのしきい値である$P=0.1099$よりも大幅に改善されている。
さらに、$d=3$の位相コードの下での耐雑音性に最適化された量子テレポーテーションシステムは、P<0.06503$の非偏極ノイズしきい値範囲内で顕著なフィリティ改善を示す一方、$d=5$の位相コード最適化では、P<0.07512$の非偏極ノイズしきい値範囲内では顕著なフィリティ改善がある。
提案したGANモデルは、トポロジカルコードデコーダに新しいアプローチを提供し、その原理を様々な種類のノイズ処理に適用することができる。
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