論文の概要: Multiplexed bi-layered realization of fault-tolerant quantum computation over optically networked trapped-ion modules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08616v1
- Date: Wed, 13 Nov 2024 14:04:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-14 16:10:22.337238
- Title: Multiplexed bi-layered realization of fault-tolerant quantum computation over optically networked trapped-ion modules
- Title(参考訳): 光ネットワークトラップイオンモジュール上でのフォールトトレラント量子計算の多重二層化実現
- Authors: Nitish K. Chandra, Saikat Guha, Kaushik P. Seshadreesan,
- Abstract要約: 我々は,光ネットワーク型トラップイオンモジュール上でのフォールトトレラント測定に基づく量子計算のアーキテクチャについて検討した。
我々は, 格子結合破壊やクォービットノイズに対して頑健なRHG格子クラスター状態の生成に焦点をあてる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6849746341453253
- License:
- Abstract: We study an architecture for fault-tolerant measurement-based quantum computation (FT-MBQC) over optically-networked trapped-ion modules. The architecture is implemented with a finite number of modules and ions per module, and leverages photonic interactions for generating remote entanglement between modules and local Coulomb interactions for intra-modular entangling gates. We focus on generating the topologically protected Raussendorf-Harrington-Goyal (RHG) lattice cluster state, which is known to be robust against lattice bond failures and qubit noise, with the modules acting as lattice sites. To ensure that the remote entanglement generation rates surpass the bond-failure tolerance threshold of the RHG lattice, we employ spatial and temporal multiplexing. For realistic system timing parameters, we estimate the code cycle time of the RHG lattice and the ion resources required in a bi-layered implementation, where the number of modules matches the number of sites in two lattice layers, and qubits are reinitialized after measurement. For large distances between modules, we incorporate quantum repeaters between sites and analyze the benefits in terms of cumulative resource requirements. Finally, we derive and analyze a qubit noise-tolerance threshold inequality for the RHG lattice generation in the proposed architecture that accounts for noise from various sources. This includes the depolarizing noise arising from the photonically-mediated remote entanglement generation between modules due to finite optical detection efficiency, limited visibility, and the presence of dark clicks, in addition to the noise from imperfect gates and measurements, and memory decoherence with time. Our work thus underscores the hardware and channel threshold requirements to realize distributed FT-MBQC in a leading qubit platform today -- trapped ions.
- Abstract(参考訳): 我々は,光ネットワーク型トラップイオンモジュール上での耐故障測定に基づく量子計算(FT-MBQC)のアーキテクチャについて検討した。
このアーキテクチャはモジュールごとに有限個のモジュールとイオンで実装され、モジュール間のリモートの絡み合いとモジュール内の絡み合いゲートに対するローカルのクーロン相互作用を生成するためにフォトニック相互作用を利用する。
我々は, 格子結合破壊や量子ノイズに対して頑健なRHG格子クラスター状態の生成に焦点をあて, モジュールが格子サイトとして機能することが知られている。
RHG格子の耐接着性しきい値を超える遠隔絡み合いの発生率を確保するために,空間的および時間的多重化を用いる。
実際のシステムタイミングパラメータについて、RHG格子のコードサイクル時間と2層実装に必要なイオン資源を推定する。
モジュール間の距離が大きい場合は、サイト間で量子リピータを組み込み、累積的なリソース要求の観点からその利点を分析する。
最後に,様々な音源からのノイズを考慮に入れたアーキテクチャにおいて,RHG格子生成の量子ビット雑音耐性しきい値の不等式を導出し,解析する。
これには、光学的に媒介されるモジュール間のリモート絡み合わせ発生から生じる除極ノイズ、有限光検出効率、可視性制限、ダーククリックの存在、不完全なゲートや測定からのノイズ、時間によるメモリデコヒーレンスなどが含まれる。
われわれの研究は、現在主要な量子ビットプラットフォームで分散FT-MBQCを実現するためのハードウェアとチャネルのしきい値要件を裏付けるものだ。
関連論文リスト
- Towards Error Budgeting for Superconducting Modular Quantum Architecture Designs [2.3420045370973828]
本稿では,SNAILモジュール内の実現可能なゲートの物理モデルを記述することによって,物理インフォームド設計制約を提案する。
モジュールの半径が増加するにつれて,周波数群集がゲートの忠実度に与える影響を分析することで,アロケーション問題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-26T20:15:45Z) - DA-Flow: Dual Attention Normalizing Flow for Skeleton-based Video Anomaly Detection [52.74152717667157]
本稿では,DAM(Dual Attention Module)と呼ばれる軽量モジュールを提案する。
フレームアテンション機構を使用して、最も重要なフレームを識別し、スケルトンアテンション機構を使用して、最小パラメータとフロップで固定されたパーティション間の広範な関係をキャプチャする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T06:18:03Z) - Thresholds for the distributed surface code in the presence of memory decoherence [0.0]
本稿では,分散トーリック曲面符号を用いたメモリチャネルの数値シミュレーションのためのフレームワークを提案する。
メモリデコヒーレンスの影響を定量的に検討し、デコヒーレンスレベルに合わせたGHZ生成プロトコルの利点を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T15:41:00Z) - Deep Reinforcement Learning for IRS Phase Shift Design in
Spatiotemporally Correlated Environments [93.30657979626858]
本稿では,チャネル相関と目的地動きを考慮したディープアクター批判アルゴリズムを提案する。
チャネルが時間的に相関している場合、コンバージェンスを抑制する方法において、関数近似を伴う状態表現にSNRを組み込むことが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T22:07:36Z) - Neural Network-based OFDM Receiver for Resource Constrained IoT Devices [44.8697473676516]
モノのインターネット(IoT)のための新しいモジュール型機械学習(ML)ベースのレシーバチェーンの設計について検討する。
MLブロックはOFDM受信機の個々の処理ブロックを置換し,従来のチャネル推定,シンボルデマッピング,デコードブロックをニューラルネットワーク(NN)で置き換える。
提案手法は,従来の非MLレシーバのビット誤り率を,シミュレーションとオーバー・ザ・エアで平均61%,10%向上させるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-12T15:32:35Z) - Extensible circuit-QED architecture via amplitude- and
frequency-variable microwaves [52.77024349608834]
固定周波数キュービットとマイクロ波駆動カプラを組み合わせた回路QEDアーキテクチャを提案する。
ドライブパラメータは、選択的な2ビット結合とコヒーレントエラー抑制を可能にする調整可能なノブとして現れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-17T22:49:56Z) - Towards an AI-Driven Universal Anti-Jamming Solution with Convolutional
Interference Cancellation Network [4.450750414447688]
ワイヤレスリンクは、重要なサービスを提供するためにますます使われていますが、意図的な干渉(ジャミング)は、そのようなサービスにとって深刻な脅威です。
機械学習の進歩とニューラルアクセラレータとソフトウェア定義無線の約束に依存するアプローチを提案する。
本研究では,2アンテナの試作システムを開発し,様々な環境設定や変調方式におけるジャミングキャンセル手法の評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-18T03:30:57Z) - Data-Driven Deep Learning Based Hybrid Beamforming for Aerial Massive
MIMO-OFDM Systems with Implicit CSI [29.11998008894847]
本稿では,データ駆動型深層学習に基づく統合ハイブリッドビームフォーミングフレームワークを提案する。
TDDシステムでは、提案されたDLベースのアプローチは、E2Eニューラルネットワークとして、アップリンクパイロットの組み合わせとダウンリンクハイブリッドビームフォーミングモジュールを共同でモデル化する。
FDDシステムにおいて、我々は、E2Eニューラルネットワークとして、ダウンリンクパイロットトランスミッション、アップリンクCSIフィードバック、およびダウンリンクハイブリッドビームフォーミングモジュールを共同でモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-18T07:21:00Z) - Simulating the Mott transition on a noisy digital quantum computer via
Cartan-based fast-forwarding circuits [62.73367618671969]
動的平均場理論(DMFT)は、ハバードモデルの局所グリーン関数をアンダーソン不純物のモデルにマッピングする。
不純物モデルを効率的に解くために、量子およびハイブリッド量子古典アルゴリズムが提案されている。
この研究は、ノイズの多いデジタル量子ハードウェアを用いたMott相転移の最初の計算を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T17:32:15Z) - Interleaving: Modular architectures for fault-tolerant photonic quantum
computing [50.591267188664666]
フォトニック核融合型量子コンピューティング(FBQC)は低損失フォトニック遅延を用いる。
FBQCのモジュールアーキテクチャとして,これらのコンポーネントを結合して「インターリービングモジュール」を形成するアーキテクチャを提案する。
遅延の乗法的パワーを行使すると、各加群はヒルベルト空間に数千の物理量子ビットを加えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-15T18:00:06Z) - Adaptive Subcarrier, Parameter, and Power Allocation for Partitioned
Edge Learning Over Broadband Channels [69.18343801164741]
パーティショニングエッジ学習(PARTEL)は、無線ネットワークにおいてよく知られた分散学習手法であるパラメータサーバトレーニングを実装している。
本稿では、いくつかの補助変数を導入してParticleELを用いてトレーニングできるディープニューラルネットワーク(DNN)モデルについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T15:27:50Z)
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。