論文の概要: Exact Decoding of Repetition Code under Circuit Level Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03582v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 07:14:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:46:31.975708
• Title: Exact Decoding of Repetition Code under Circuit Level Noise
• Title（参考訳）: 回路レベル雑音下での繰り返し符号の特殊復号化
• Authors: Hanyan Cao, Shoukuan Zhao, Dongyang Feng, Zisong Shen, Haisheng Yan, Tang Su, Weijie Sun, Huikai Xu, Feng Pan, Haifeng Yu, Pan Zhang,
• Abstract要約: 繰り返し符号は、量子誤り訂正実験の基本的な基礎を形成する。 現在の回路レベルの雑音下での繰り返し符号の復号法は準最適である。 平面と呼ばれる最適極大復号アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.281330924913446
• License:
• Abstract: Repetition code forms a fundamental basis for quantum error correction experiments. To date, it stands as the sole code that has achieved large distances and extremely low error rates. Its applications span the spectrum of evaluating hardware limitations, pinpointing hardware defects, and detecting rare events. However, current methods for decoding repetition codes under circuit level noise are suboptimal, leading to inaccurate error correction thresholds and introducing additional errors in event detection. In this work, we establish that repetition code under circuit level noise has an exact solution, and we propose an optimal maximum likelihood decoding algorithm called planar. The algorithm is based on the exact solution of the spin glass partition function on planar graphs and has polynomial computational complexity. Through extensive numerical experiments, we demonstrate that our algorithm uncovers the exact threshold for depolarizing noise and realistic superconductor SI1000 noise. Furthermore, we apply our method to analyze data from recent quantum memory experiments conducted by Google Quantum AI, revealing that part of the error floor was attributed to the decoding algorithm used by Google. Finally, we implemented the repetition code quantum memory on superconducting systems with a 72-qubit quantum chip lacking reset gates, demonstrating that even with an unknown error model, the proposed algorithm achieves a significantly lower logical error rate than the matching-based algorithm.
• Abstract（参考訳）: 繰り返し符号は、量子誤り訂正実験の基本的な基礎を形成する。 現在までに、これは大きな距離と非常に低いエラー率を達成した唯一のコードである。 その応用範囲は、ハードウェアの限界の評価、ハードウェアの欠陥の特定、希少事象の検出などである。 しかし、回路レベルのノイズ下で繰り返し符号を復号する現在の手法は最適ではないため、誤り訂正しきい値が不正確になり、イベント検出に付加的なエラーが発生する。 本研究では,回路レベルの雑音下での繰り返し符号に正確な解が存在することを確認し,平面と呼ばれる最適極大復号アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは平面グラフ上のスピングラス分割関数の正確な解に基づいており、多項式計算の複雑さを持つ。 広範にわたる数値実験により,本アルゴリズムは,非偏極ノイズと現実的超伝導体SI1000ノイズの正確な閾値を明らかにする。 さらに,本手法を用いて,Google Quantum AIによる最近の量子メモリ実験のデータ解析を行い,エラーフロアの一部が,Googleが使用している復号アルゴリズムによるものであることを明らかにした。 最後に,72量子ビット量子チップのリセットゲートを欠いた超伝導系上での繰り返し符号量子メモリを実装した。

関連論文リスト

• Space-Efficient Quantum Error Reduction without log Factors [50.10645865330582]
  本稿では,多数決のランダムウォーク解釈に類似したライン上の重み付けウォークとして理解可能な,新たに単純化された浄化器の構成を提案する。 我々の浄化器は、前者よりも指数関数的に空間の複雑さが良く、精製されるアルゴリズムの音質-完全性ギャップに四分法的に依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T12:04:39Z)
• Optimized Noise Suppression for Quantum Circuits [0.40964539027092917]
  クロストークノイズは、例えば、クロス共鳴ベースの超伝導量子プロセッサにおける深刻なエラー源である。 Intrepidプログラミングアルゴリズムは、スワップ挿入によって最適化されたキュービットルーティングに関する以前の作業を拡張する。 最大127キュービットの2つのチップのクロストークノイズを特徴付けることで,提案手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T07:34:59Z)
• Fault-tolerant quantum architectures based on erasure qubits [49.227671756557946]
  我々は、支配的なノイズを既知の場所での消去に効率よく変換することで、消去量子ビットの考え方を利用する。 消去量子ビットと最近導入されたFloquet符号に基づくQECスキームの提案と最適化を行う。 以上の結果から, 消去量子ビットに基づくQECスキームは, より複雑であるにもかかわらず, 標準手法よりも著しく優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T17:40:18Z)
• Quantum error correction with an Ising machine under circuit-level noise [0.4977217779934656]
  そこで我々は,Ising型最適化問題として誤り推定問題を解く回路レベル雑音デコーダを開発した。 回路レベルの雑音下での表面符号のしきい値定理が約0.4%の誤差閾値で再現されることを確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T08:21:22Z)
• The END: An Equivariant Neural Decoder for Quantum Error Correction [73.4384623973809]
  データ効率のよいニューラルデコーダを導入し、この問題の対称性を活用する。 本稿では,従来のニューラルデコーダに比べて精度の高い新しい同変アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T19:46:39Z)
• Fault Tolerant Non-Clifford State Preparation for Arbitrary Rotations [3.47670594338385]
  ゲートテレポーテーションのための資源状態を効率的に作成するためのポストセレクションに基づくアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,符号距離による論理誤差の指数的抑制を実証し,耐故障性を実現する。 提案手法は,誤り訂正型およびノイズの多い中間規模量子コンピュータにおいて,量子アルゴリズムのリソース要求を削減するための有望な経路を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T13:46:52Z)
• Deep Quantum Error Correction [73.54643419792453]
  量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。 本研究では,新しいエンペンド・ツー・エンドの量子誤りデコーダを効率的に訓練する。 提案手法は,最先端の精度を実現することにより,QECCのニューラルデコーダのパワーを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T08:16:26Z)
• On proving the robustness of algorithms for early fault-tolerant quantum computers [0.0]
  位相推定のためのランダム化アルゴリズムを導入し,その性能を2つの単純なノイズモデルで解析する。 回路深度が約0.916倍である限り、ランダム化アルゴリズムは任意に高い確率で成功できると計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T21:28:12Z)
• Improved decoding of circuit noise and fragile boundaries of tailored surface codes [61.411482146110984]
  高速かつ高精度なデコーダを導入し、幅広い種類の量子誤り訂正符号で使用することができる。 我々のデコーダは、信仰マッチングと信念フィンドと呼ばれ、すべてのノイズ情報を活用し、QECの高精度なデモを解き放つ。 このデコーダは, 標準の正方形曲面符号に対して, 整形曲面符号において, より高いしきい値と低い量子ビットオーバーヘッドをもたらすことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T18:48:54Z)
• Cellular automaton decoders for topological quantum codes with noisy measurements and beyond [68.8204255655161]
  本稿では,トポロジカル量子符号を超える幅広い符号に適用可能なセルオートマトン,スイープルールに基づく誤り訂正手法を提案する。 単純化のために, 境界付きロンボックドデカヘドラル格子上の3次元トーリック符号に着目し, 得られた局所デコーダの誤差しきい値がゼロでないことを証明した。 この誤差補正法は, 測定誤差に対して極めて堅牢であり, また, 格子モデルやノイズモデルの詳細に敏感であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-15T18:00:01Z)
• Efficiently computing logical noise in quantum error correcting codes [0.0]
  実効論理ノイズに対する再正規化として,読み出し量子ビット上の測定誤差が現れることを示す。 実効的論理ノイズの計算複雑性を,数桁のオーダーで低減する一般手法を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-23T19:40:56Z)

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。