論文の概要: Efficient Magic State Cultivation on $\mathbb{RP}^2$
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18657v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 13:20:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:35:08.079332
- Title: Efficient Magic State Cultivation on $\mathbb{RP}^2$
- Title(参考訳): $\mathbb{RP}^2$上の効率的なマジックステート培養
- Authors: Zi-Han Chen, Ming-Cheng Chen, Chao-Yang Lu, Jian-Wei Pan,
- Abstract要約: 本稿では,回転した曲面コード上で論理的な$mathrmT$状態を生成する,新しいマジックステート培養プロトコルを提案する。
小さな$mathbbRP2$コードは論理情報を保持するために使われ、シンドローム抽出回路でチェックされる。
我々のプロトコルは、元のMSCプロトコルと比較して10~9ドル程度の目標論理誤差率に達するために、約1桁の時空ボリュームを必要とする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.828791769306579
- License:
- Abstract: Preparing high-fidelity logical magic states is crucial for fault-tolerant quantum computation. Among prior attempts to reduce the substantial cost of magic state preparation, magic state cultivation (MSC), a recently proposed protocol for preparing $\mathrm{T}$ states without magic state distillation, achieves state-of-the-art efficiency. Inspired by this work, we propose a new MSC procedure that would produce a logical $\mathrm{T}$ state on a rotated surface code at a further reduced cost. For our MSC protocol, we define a new code family, the $\mathbb {RP}^2$ code, by putting the rotated surface code on $\mathbb{RP}^2$ (a two-dimensional manifold), as well as two self-dual CSS codes named SRP-3 and SRP-5 respectively. Small $\mathbb{RP}^2$ codes are used to hold logical information and checked by syndrome extraction (SE) circuits. We design fast morphing circuits that enable switching between a distance 3 (5) $\mathbb{RP}^2$ code and an SRP-3 (SRP-5) code on which we can efficiently check the correctness of the logical state. To preserve the high accuracy of the cultivated logical $\mathrm{T}$ state, we design an efficient and easy-to-decode expansion stage that grows a small $\mathbb{RP}^2$ code to a large rotated surface code in one round. Our MSC protocol utilizes non-local connectivity, available on both neutral atom array and ion trap platforms. According to our Monte Carlo sampling results, our MSC protocol requires about an order of magnitude smaller space-time volume to reach a target logical error rate around $10^{-9}$ compared to the original MSC protocol.
- Abstract(参考訳): フォールトトレラント量子計算では,高忠実度論理マジック状態の調製が不可欠である。
最近提案されたマジックステート蒸留を使わずに$\mathrm{T}$状態を作成するためのプロトコルであるマジックステート栽培(MSC)は、マジックステートのかなりのコスト削減の試みの中で、最先端の効率を実現する。
この研究にインスパイアされた新しいMSCプロシージャを提案し、より少ないコストで回転曲面符号上で論理的な$\mathrm{T}$状態を生成する。
我々のMSCプロトコルでは、回転した曲面コードを$\mathbb{RP}^2$(二次元多様体)に配置し、SRP-3 と SRP-5 という2つの自己双対CSSコードを置くことで、新しいコードファミリーである $\mathbb {RP}^2$ を定義する。
小さい$\mathbb{RP}^2$コードは論理情報を保持するために使われ、シンドローム抽出(SE)回路でチェックされる。
距離3 (5) $\mathbb{RP}^2$コードとSRP-3(SRP-5)コードとの切り替えが可能な高速なモーフィング回路を設計し、論理状態の正しさを効率的に確認する。
養殖された論理的$\mathrm{T}$状態の精度を維持するために, 1ラウンドで大きな回転曲面コードに小さな$\mathbb{RP}^2$符号を成長させる,効率的かつ容易に復号できる拡張ステージを設計する。
我々のMSCプロトコルは、中性原子配列とイオントラッププラットフォームの両方で利用可能な非ローカル接続を利用する。
モンテカルロのサンプリング結果によると、我々のMSCプロトコルは、元のMSCプロトコルと比較して、目標の論理誤差率10^{-9}$に到達するために、約1桁の時空ボリュームを必要とする。
関連論文リスト
- Generating logical magic states with the aid of non-Abelian topological order [0.0]
本稿では,マジック状態の準備とコード切換えを組み合わせて,論理的非クリフォード演算を実現する新しいプロトコルを提案する。
我々のアプローチは、$mathbbZ_4$ surface codeの特別な論理状態から始まります。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-03T02:38:32Z) - Ehrenfeucht-Haussler Rank and Chain of Thought [51.33559894954108]
関数の階数$f$は、単層トランスフォーマーデコーダで要求される思考の連鎖の最小値に対応することを示す。
また、ブール列における1の$k$-thの発生位置を同定する問題を解析し、$k$CoTステップが必要であることを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-22T16:30:58Z) - Demonstrating dynamic surface codes [138.1740645504286]
曲面符号の3つの時間力学的実装を実験的に実証した。
まず、曲面コードを六角格子上に埋め込んで、キュービットあたりの結合を4つから3つに減らした。
第二に、サーフェスコードを歩き、データの役割を交換し、各ラウンドごとにキュービットを測定し、蓄積した非計算エラーの組込み除去による誤り訂正を達成する。
第3に、従来のCNOTの代わりにiSWAPゲートを用いた表面コードを実現し、追加のオーバーヘッドを伴わずに、エラー訂正のための実行可能なゲートセットを拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-18T21:56:50Z) - Magic State Injection on IBM Quantum Processors Above the Distillation Threshold [1.7359033750147501]
この研究は、IBM量子プロセッサに量子ビット効率の回転重六角形曲面符号を用いる。
論理ビットと位相フリップの誤差の閾値はそれぞれ$approx0.37%$と$approx0.31%$である。
我々の研究は、IBM量子デバイス上で高忠実な論理マジック状態を生成することによって、非クリフォード論理ゲートの実現の可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-02T12:35:52Z) - Constant-Overhead Magic State Distillation [10.97201040724828]
マジックステート蒸留は、フォールトトレラント量子計算において重要ながリソース集約的なプロセスである。
既存のプロトコルは、多少の$gamma > 0$で、多対数的に増加するオーバーヘッドを必要とする。
我々は$mathcalO(1)$オーバーヘッド、つまり最適な$gamma = 0$を達成するプロトコルを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-14T18:31:22Z) - Learning Hierarchical Polynomials with Three-Layer Neural Networks [56.71223169861528]
3層ニューラルネットワークを用いた標準ガウス分布における階層関数の学習問題について検討する。
次数$k$s$p$の大規模なサブクラスの場合、正方形損失における階層的勾配によるトレーニングを受けた3層ニューラルネットワークは、テストエラーを消すためにターゲット$h$を学習する。
この研究は、3層ニューラルネットワークが複雑な特徴を学習し、その結果、幅広い階層関数のクラスを学ぶ能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T02:19:32Z) - Logical Magic State Preparation with Fidelity Beyond the Distillation
Threshold on a Superconducting Quantum Processor [20.66929930736679]
表面コードに基づくフォールトトレラント量子コンピューティングは、実用的な大規模量子コンピュータの魅力的な候補として浮上している。
回転曲面符号の任意の論理状態準備のためのハードウェア効率が高くスケーラブルなプロトコルを提案する。
さらに, 超伝導量子プロセッサのtextitZuchongzhi 2.1 に実装した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T12:10:59Z) - Reward-Free RL is No Harder Than Reward-Aware RL in Linear Markov
Decision Processes [61.11090361892306]
Reward-free reinforcement learning (RL) は、エージェントが探索中に報酬関数にアクセスできないような環境を考える。
この分離は線形MDPの設定には存在しないことを示す。
我々は$d$次元線形 MDP における報酬のない RL に対する計算効率の良いアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T22:09:59Z) - Nearly Minimax Optimal Reward-free Reinforcement Learning [88.75843804630772]
本稿では、特にバッチ強化学習に適した報酬不要強化学習フレームワークと、複数の報酬関数に対するポリシーを必要とするシナリオについて検討する。
textbfStaged textbfSampling + textbfTruncated textbfPlanning (algoname) という新しい効率的なアルゴリズムを提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-12T17:51:19Z) - Provably Efficient Reinforcement Learning for Discounted MDPs with
Feature Mapping [99.59319332864129]
本稿では,割引決定(MDP)のための強化学習について検討する。
本稿では,特徴写像を利用した新しいアルゴリズムを提案し,$tilde O(dsqrtT/ (1-gamma)2)$ regretを求める。
以上の結果から,提案した強化学習アルゴリズムは,最大1-γ-0.5$の係数でほぼ最適であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T17:08:54Z) - Optimal local unitary encoding circuits for the surface code [0.2770822269241973]
表面符号は高いしきい値のため、主要な量子誤り訂正符号である。
平面面符号に対して最適な局所ユニタリ符号化回路を提案する。
また、平面符号の符号化回路を用いて、コンパクトマッピングにおけるフェルミオン状態を作成する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-02T11:09:46Z)
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。