論文の概要: Tensor-network decoders for process tensor descriptions of non-Markovian noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13739v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 11:17:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:24:05.222210
• Title: Tensor-network decoders for process tensor descriptions of non-Markovian noise
• Title（参考訳）: 非マルコフ雑音のプロセステンソル記述のためのテンソル・ネットワークデコーダ
• Authors: Fumiyoshi Kobayashi, Hidetaka Manabe, Gregory A. L. White, Terry Farrelly, Kavan Modi, Thomas M. Stace,
• Abstract要約: フォールトトレラント計算には量子エラー補正(QEC)が不可欠である。 本稿では,2つのパラダイムQEC符号の性能について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Quantum error correction (QEC) is essential for fault-tolerant quantum computation. Often in QEC errors are assumed to be independent and identically distributed and can be discretised to a random Pauli error during the execution of a quantum circuit. In real devices, however, the noise profile is much more complex and contains non-trivial spatiotemporal correlations, such as cross-talk, non-Markovianity, and their mixtures. Here, we examine the performance of two paradigmatic QEC codes in the presence of complex noise by using process tensors to represent spatiotemporal correlations beyond iid errors. This integration is an instance of the recently proposed \textit{strategic code}, which combines QEC with process tensors. In particular, we construct the maximum likelihood (ML) decoder for a quantum error correction code with a process tensor. To understand the computational overhead and implications of this approach, we implement our framework numerically for small code instances and evaluate its performance. We also propose a method to evaluate the performance of strategic codes and construct the ML decoder with an efficient tensor network approximation. Our results highlight the possible detrimental effects of correlated noise and potential pathways for designing decoders that account for such effects.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラント量子計算には量子エラー補正(QEC)が不可欠である。 QECの誤差はしばしば独立であり、同じ分布であると仮定され、量子回路の実行中にランダムなパウリ誤差と区別できる。 しかし、実際の装置では、ノイズプロファイルははるかに複雑で、クロストーク、非マルコビアン性、およびそれらの混合のような非自明な時空間相関を含む。 本稿では,プロセステンソルを用いた複雑なノイズの存在下での2つのパラダイム的QEC符号の性能について検討する。 この統合は、QECとプロセステンソルを組み合わせた最近提案された \textit{strategic code} の例である。 特に,プロセステンソルを用いた量子誤り訂正符号に対して,最大度(ML)デコーダを構築する。 このアプローチの計算オーバーヘッドと意味を理解するため、我々は、小さなコードインスタンスに対して、我々のフレームワークを数値的に実装し、その性能を評価する。 また、戦略的符号の性能を評価し、効率的なテンソルネットワーク近似を用いてMLデコーダを構築する方法を提案する。 以上の結果から、相関雑音による有害な影響と、そのような影響を考慮に入れたデコーダを設計するための潜在的な経路が示唆された。

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