Quantum locally recoverable codes (QLRCs) have recently gained attention as a framework for achieving efficient quantum storage with local recovery capabilities. Analogous to their classical counterparts, QLRCs allow a lost qudit to be reconstructed using only a small subset of other qudits, thereby reducing the resource and operational overhead in recovery. In this work, we extend the study of QLRCs by considering $(r,δ)$ QLRCs characterized by locality parameter $r$ and local distance $δ\geq 2$. We present constructions of both random and explicit $(r,δ)$ QLRCs, including explicit families based on the quantum Tamo--Barg construction. We also present an efficient decoding algorithm for these quantum Tamo--Barg codes. Furthermore, we introduce quantum \emph{hierarchical} locally recoverable codes (QHLRCs), which extend local recovery to multiple hierarchical levels. For any integer $h\geq 2$, we construct both random and explicit $h$-level QHLRCs, the latter being $h$-level quantum Tamo--Barg codes, and establish a Singleton-like bound for these codes using a CSS framework built from dual-containing classical codes. These results advance the theoretical foundations of quantum erasure recovery and contribute to the design of efficient quantum storage architectures.


翻译:量子局部可恢复码(QLRCs)近期作为实现高效量子存储并具备局部恢复能力的框架而受到关注。与传统经典编码类似,QLRCs允许仅通过少量其他量子位(qudit)的子集重构丢失的量子位,从而降低恢复过程中的资源与操作开销。本文通过考虑具有局部性参数 $r$ 和局部距离 $\delta \geq 2$ 的 $(r,\delta)$ QLRCs,扩展了对QLRCs的研究。我们提出了随机显式 $(r,\delta)$ QLRCs的构造方案,包括基于量子Tamo-Barg构造的显式编码族,并给出了这些量子Tamo-Barg码的高效解码算法。此外,我们引入了量子层级局部可恢复码(QHLRCs),该编码将局部恢复扩展至多个层级。对任意整数 $h \geq 2$,我们构造了随机与显式 $h$ 层QHLRCs(后者为 $h$ 层量子Tamo-Barg码),并通过基于对偶包含经典码的CSS框架建立了这类码的Singleton型界限。这些结果推进了量子擦除恢复的理论基础,并为高效量子存储架构的设计提供了支持。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】给工程师的量子机器学习简介,204页pdf
专知会员服务
56+阅读 · 2022年5月22日
专知会员服务
25+阅读 · 2020年9月14日
基于 SonarQube 的增量代码扫描
DevOps时代
12+阅读 · 2019年7月18日
Python推荐系统框架:RecQ
专知
12+阅读 · 2019年1月21日
放弃 RNN/LSTM 吧,因为真的不好用!望周知~
人工智能头条
19+阅读 · 2018年4月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 5月10日
VIP会员
最新内容
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:08
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
9+阅读 · 7月31日
《史诗怒火行动:多域前瞻评估》49页报告
专知会员服务
5+阅读 · 7月31日
《英国防部:未来空战系统数字化战略》33页
专知会员服务
4+阅读 · 7月31日
《面向自主飞行网络的智能体人工智能架构》
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
“史诗怒火”行动:现代多域作战的重要节点
专知会员服务
8+阅读 · 7月30日
《下一代无线网络中的多无人机通信资源管理》
相关VIP内容
【2022新书】给工程师的量子机器学习简介,204页pdf
专知会员服务
56+阅读 · 2022年5月22日
专知会员服务
25+阅读 · 2020年9月14日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员