Quantenvariationslernen für Quantenfehlerkorrekturcodes

Neuauflage von Plato

Verfolger: 0

Chenfeng Cao¹, Chao Zhang¹, Zipeng Wu¹, Markus Graßl² und Bei Zeng¹

¹Institut für Physik, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hongkong, China
²Internationales Zentrum für Theorie der Quantentechnologien, Universität Danzig, 80-309 Danzig, Polen

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Abstrakt

Es wird angenommen, dass die Quantenfehlerkorrektur eine Notwendigkeit für groß angelegte fehlertolerante Quantenberechnungen ist. In den letzten zwei Jahrzehnten wurden verschiedene Konstruktionen von Quantenfehlerkorrekturcodes (QECCs) entwickelt, die zu vielen guten Codefamilien geführt haben. Die meisten dieser Codes sind jedoch nicht für kurzfristige Quantengeräte geeignet. Hier präsentieren wir VarQEC, einen rauschresistenten Variations-Quantenalgorithmus zur Suche nach Quantencodes mit einer hardwareeffizienten Codierungsschaltung. Die Kostenfunktionen sind von den allgemeinsten und grundlegendsten Anforderungen einer QECC, den Knill-Laflamme-Bedingungen, inspiriert. Angesichts des Zielrauschkanals (oder der Zielcodeparameter) und des Hardware-Konnektivitätsdiagramms optimieren wir eine flache Variationsquantenschaltung, um die Basiszustände eines geeigneten Codes vorzubereiten. Grundsätzlich kann VarQEC Quantencodes für jedes Fehlermodell finden, egal ob additiv oder nicht additiv, entartet oder nicht entartet, rein oder unrein. Wir haben seine Wirksamkeit verifiziert, indem wir einige symmetrische und asymmetrische Codes (wieder)entdeckt haben, zB $((n,2^{n-6},3))_2$ für $n$ von 7 bis 14. Wir haben auch neue $ gefunden ((6,2,3))_2$- und $((7,2,3))_2$-Codes, die keinem Stabilisatorcode entsprechen, und umfangreiche numerische Beweise mit VarQEC deuten darauf hin, dass ein $((7,3,3, 2))_XNUMX$-Code existiert nicht. Darüber hinaus haben wir viele neue kanaladaptive Codes für Fehlermodelle gefunden, die mit dem nächsten Nachbarn korrelierte Fehler beinhalten. Unsere Arbeit wirft ein neues Licht auf das Verständnis von QECC im Allgemeinen, was auch dazu beitragen kann, die kurzfristige Geräteleistung mit kanaladaptiven Fehlerkorrekturcodes zu verbessern.

► BibTeX-Daten

@article{Cao2022Quantenvariation, doi = {10.22331/q-2022-10-06-828}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2022-10-06-828}, title = {Quantenvariatives Lernen für Quantenfehlerkorrekturcodes}, Autor = {Cao, Chenfeng und Zhang, Chao und Wu, Zipeng und Grassl, Markus und Zeng, Bei}, Zeitschrift = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, Publisher = {{Verein zur Förderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, Volumen = {6}, Seiten = {828}, Monat = Okt, Jahr = {2022} }

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Zitiert von

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[3] Shi-Yao Hou, Zipeng Wu, Jinfeng Zeng, Ningping Cao, Chenfeng Cao, Youning Li und Bei Zeng, „Maximale Entropiemethoden für Quantenzustandskompatibilitätsprobleme“, arXiv: 2207.11645.

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