論文の概要: Learning Better Error Correction Codes with Hybrid Quantum-Assisted Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08014v1
- Date: Mon, 12 Jan 2026 21:32:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-14 18:27:18.957035
- Title: Learning Better Error Correction Codes with Hybrid Quantum-Assisted Machine Learning
- Title（参考訳）: ハイブリッド量子支援機械学習による誤り訂正符号の学習
- Authors: Yariv Yanay,
- Abstract要約: 量子レゴフォーマリズム(Quantum Lego formalism)は、基本的なレゴのようなビルディングブロックから新しい安定化器コードを構築する体系的な方法を導入した。
ここでは、これをさらに一歩進めて、ハイブリッド古典量子アルゴリズムの使用例を示す。
古典的強化学習と2つの商用量子デバイスへの呼び出しを組み合わせることで、デバイス固有のエラーを補正する安定化器コードと、誘起光子損失エラーを検索する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum error correction is one of the fundamental building blocks of digital quantum computation. The Quantum Lego formalism has introduced a systematic way of constructing new stabilizer codes out of basic lego-like building blocks, which in previous work we have used to generate improved error correcting codes via an automated reinforcement learning process. Here, we take this a step further and show the use of a hybrid classical-quantum algorithm. We combine classical reinforcement learning with calls to two commercial quantum devices to search for a stabilizer code to correct errors specific to the device, as well as an induced photon loss error.
- Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正は、デジタル量子計算の基本的な構成要素の1つである。
量子レゴ形式は、基本的なレゴのようなビルディングブロックから新しい安定化器コードを構築する体系的な方法を導入しました。
ここでは、これをさらに一歩進めて、ハイブリッド古典量子アルゴリズムの使用例を示す。
古典的強化学習と2つの商用量子デバイスへの呼び出しを組み合わせることで、デバイス固有のエラーを補正する安定化器コードと、誘起光子損失エラーを検索する。
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