論文の概要: Optimizing continuous-time quantum error correction for arbitrary noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21707v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 18:43:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:22.977241
• Title: Optimizing continuous-time quantum error correction for arbitrary noise
• Title（参考訳）: 任意の雑音に対する連続時間量子誤差補正の最適化
• Authors: Anirudh Lanka, Shashank Hegde, Todd A. Brun,
• Abstract要約: 本稿では、機械学習(ML)を用いて、量子エラー訂正符号空間と対応するリカバリマップを同時に最適化するプロトコルを提案する。 ヒルベルト空間と雑音過程が与えられた場合、このプロトコルは平均的論理状態の忠実度によって測定された最適回復戦略を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1506382989223782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a protocol using machine learning (ML) to simultaneously optimize the quantum error-correcting code space and the corresponding recovery map in the framework of continuous-time quantum error correction. Given a Hilbert space and a noise process -- potentially correlated across both space and time -- the protocol identifies the optimal recovery strategy, measured by the average logical state fidelity. This approach enables the discovery of recovery schemes tailored to arbitrary device-level noise.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習(ML)を用いて連続時間量子誤り訂正の枠組みにおいて,量子誤り訂正符号空間と対応する回復マップを同時に最適化するプロトコルを提案する。 ヒルベルト空間とノイズプロセス(空間と時間の両方に相関する可能性がある)が与えられたプロトコルは、平均的な論理状態の忠実度によって測定された最適な回復戦略を特定する。 このアプローチにより、任意のデバイスレベルのノイズに合わせたリカバリスキームの発見が可能になる。

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