論文の概要: Quantum resource theory of coding for error correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09416v1
- Date: Sat, 14 Sep 2024 11:15:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 20:47:24.906657
- Title: Quantum resource theory of coding for error correction
- Title(参考訳): 誤り訂正のための符号化の量子資源理論
- Authors: Dong-Sheng Wang, Yuan-Dong Liu, Yun-Jiang Wang, Shunlong Luo,
- Abstract要約: スーパーチャネルの量子資源理論に基づく様々な符号化モデルを記述するためのフレームワークを開発する。
コーディングをスーパーチャネルとして扱うことで、絡み合いや無支援の設定、およびそれらのローカルバージョンを含むコーディングモデルの階層を確立することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.9796515628532316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Error-correction codes are central for fault-tolerant information processing. Here we develop a rigorous framework to describe various coding models based on quantum resource theory of superchannels. We find, by treating codings as superchannels, a hierarchy of coding models can be established, including the entanglement assisted or unassisted settings, and their local versions. We show that these coding models can be used to classify error-correction codes and accommodate different computation and communication settings depending on the data type, side channels, and pre-/postprocessing. We believe the coding hierarchy could also inspire new coding models and error-correction methods.
- Abstract(参考訳): エラー訂正符号はフォールトトレラント情報処理の中心となる。
本稿では,超チャネルの量子資源理論に基づく様々な符号化モデルを記述するための厳密な枠組みを開発する。
符号化をスーパーチャネルとして扱うことで、絡み合いや無支援の設定を含む符号化モデルの階層と、それらのローカルバージョンを確立することができる。
これらの符号化モデルは, 誤り訂正符号を分類し, データタイプ, サイドチャネル, プリ/ポスト処理に応じて, 異なる計算・通信設定を適用可能であることを示す。
コーディング階層はまた、新しいコーディングモデルやエラー訂正メソッドを刺激する可能性があると考えています。
関連論文リスト
- Breadth-first graph traversal union-find decoder [0.0]
我々はその実装を単純化し、潜在的な復号速度の利点を提供するUnion-findデコーダの変種を開発する。
これらの手法が、非トポロジカル量子低密度パリティチェック符号のデコードにどのように適用できるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-22T18:54:45Z) - AlchemistCoder: Harmonizing and Eliciting Code Capability by Hindsight Tuning on Multi-source Data [64.69872638349922]
本稿では、マルチソースデータに微調整されたコード生成と一般化機能を備えたコードLLMのシリーズであるAlchemistCoderを紹介する。
本稿では,データ構築過程を微調整データに組み込んで,命令の進化,データフィルタリング,コードレビューなどのコード理解タスクを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T16:57:33Z) - Learning Linear Block Error Correction Codes [62.25533750469467]
本稿では,バイナリ線形ブロック符号の統一エンコーダデコーダトレーニングを初めて提案する。
また,コード勾配の効率的なバックプロパゲーションのために,自己注意マスキングを行うトランスフォーマーモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T06:47:12Z) - Flexible polar encoding for information reconciliation in QKD [2.627883025193776]
量子鍵分配(QKD)は、情報理論的に安全な共通秘密鍵を確立する。
一般に量子チャネルに対する敵の誘惑に起因すると考えられるエラーは、公開チャネル上の古典的な通信を用いて修正する必要がある。
信頼性シーケンスを導出し,デコーダの選択に依存しないエンコーダの設計に利用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T16:01:10Z) - Testing the Accuracy of Surface Code Decoders [55.616364225463066]
大規模でフォールトトレラントな量子計算は量子エラー訂正符号(QECC)によって実現される
本研究は,QECC復号方式の精度と有効性をテストするための最初の体系的手法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T10:22:08Z) - Decoding general error correcting codes and the role of complementarity [2.66269503676104]
本稿では,Calderbank-Shor-Stean符号の復号回路を一般のQECCに簡単に拡張可能であることを示す。
次に, ブラックホール情報パラドックスの玩具モデルにおいて, 復号回路のパワーを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T01:44:26Z) - Denoising Diffusion Error Correction Codes [92.10654749898927]
近年、ニューラルデコーダは古典的デコーダ技術に対する優位性を実証している。
最近の最先端のニューラルデコーダは複雑で、多くのレガシデコーダの重要な反復的スキームが欠如している。
本稿では,任意のブロック長の線形符号のソフトデコードにデノナイズ拡散モデルを適用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T11:00:50Z) - Conservation laws and quantum error correction: towards a generalised
matching decoder [2.1756081703276]
原型量子低密度パリティチェック符号である表面符号の復号アルゴリズムについて検討する。
デコーダは、表面符号安定化素子間の物質化された対称性によって生じる基盤構造を利用する。
本研究では,特定の特性を持つ符号に対して,最小重み付き完全整合デコーダを構築する方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T18:00:00Z) - Error Correction Code Transformer [92.10654749898927]
本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャを任意のブロック長で線形符号のソフトデコードに拡張することを提案する。
我々は,各チャネルの出力次元を高次元に符号化し,個別に処理すべきビット情報のより良い表現を行う。
提案手法は、トランスフォーマーの極端なパワーと柔軟性を示し、既存の最先端のニューラルデコーダを、その時間的複雑さのごく一部で大きなマージンで上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-27T15:25:58Z) - Adversarial Neural Networks for Error Correcting Codes [76.70040964453638]
機械学習(ML)モデルの性能と適用性を高めるための一般的なフレームワークを紹介する。
本稿では,MLデコーダと競合する識別器ネットワークを組み合わせることを提案する。
我々のフレームワークはゲーム理論であり、GAN(Generative Adversarial Network)によって動機付けられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-21T19:14:44Z)
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。