Quantum error correction codes play a central role in the realisation of fault-tolerant quantum computing. Chamon model is a 3D generalization of the toric code. The error correction computation on this model has not been explored so far. In this work, the Chamon model is turned to a non-CSS error correction code. Logical qubits are built by the construct of logical Pauli operators. The property of logical operators reveals the expressions of code distance. According to the topological properties of Chamon models, an error elimination algorithm is proposed. Based on the error elimination algorithm, we propose a global randomized error correction algorithm to decode Chamon models in every single-qubit depolarized channel. This decoding algorithm is improved by adding the pretreatment process, termed the probabilistic greedy local algorithm, which adapts to different kinds of high-dimensional models. The estimated threshold error rate for numerical experiment can be raised to $4.92\%$.


翻译:量子纠错码在实现容错量子计算中起着核心作用。Chamon模型是toric码的三维推广,目前尚未有研究探讨该模型上的纠错计算。本文将Chamon模型转化为非CSS纠错码,通过构造逻辑泡利算子构建逻辑量子比特,逻辑算子的性质揭示了码距离的表达式。根据Chamon模型的拓扑特性,提出了一种错误消除算法。基于该算法,我们提出了一种全局随机化纠错算法,用于在单量子比特退极化信道中对Chamon模型进行译码。通过添加预处理过程(称为概率贪婪局部算法)改进该译码算法,该预处理算法可适应不同类型的高维模型。数值实验估计的阈值错误率可提升至$4.92\%$。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月28日
Arxiv
12+阅读 · 2021年8月19日
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
11+阅读 · 2020年12月2日
VIP会员
最新内容
超越网格:作战环境对炮兵的影响
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:35
KDD 2026 | MixRAGRec:面向LLM推荐的混合专家KG-RAG框架
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
14+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
8+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员