Mã sửa lỗi lượng tử nào có ngưỡng cao nhất (như đã được chứng minh tại thời điểm viết bài này)?


19

Mã sửa lỗi lượng tử nào hiện đang giữ kỷ lục về ngưỡng cao nhất cho khả năng chịu lỗi ? Tôi biết rằng mã bề mặt là khá tốt ( ?), Nhưng việc tìm ra con số chính xác là khó khăn. Tôi cũng đọc về một số khái quát của mã bề mặt cho các cụm 3D (sửa lỗi lượng tử tôpô). Tôi đoán động lực chính cho nghiên cứu này là tăng ngưỡng tính toán độ dài tùy ý.10-2

Câu hỏi của tôi là: Mã sửa lỗi lượng tử nào có ngưỡng cao nhất (như đã được chứng minh tại thời điểm viết bài này)?

Để đánh giá giá trị này, thật tuyệt khi biết ngưỡng nào về mặt lý thuyết có thể đạt được. Vì vậy, nếu bạn biết về giới hạn trên (không tầm thường) trên ngưỡng cho các mã sửa lỗi lượng tử tùy ý sẽ tốt.

Câu trả lời:


7

Theo như tôi biết, mã bề mặt vẫn được coi là tốt nhất. Với giả định tất cả các yếu tố thất bại với xác suất bằng nhau (và làm như vậy theo một cách nhất định), nó có ngưỡng khoảng 1% .

Lưu ý rằng giấy bạn liên kết đến không có mã bề mặt 3D. Đó là vấn đề giải mã là 3D, do theo dõi các thay đổi đối với mạng 2D theo thời gian. Theo tôi nghĩ bạn nghi ngờ, đây là thủ tục bắt buộc khi cố gắng giữ thông tin được lưu trữ mạch lạc càng lâu càng tốt. Kiểm tra giấy này để tham khảo sớm hơn trong một số trong những điều này.

Số ngưỡng chính xác có nghĩa là bạn cần một mô hình lỗi cụ thể, như bạn biết. Và để làm được điều đó, bạn cần một bộ giải mã, lý tưởng thích nghi với các chi tiết cụ thể của mô hình lỗi trong khi vẫn đủ nhanh để theo kịp. Định nghĩa của bạn về những gì đủ nhanh cho nhiệm vụ trong tay sẽ có ảnh hưởng lớn đến ngưỡng là gì.

Để có được giới hạn trên cho một mã cụ thể và mô hình nhiễu cụ thể, đôi khi chúng ta có thể ánh xạ mô hình theo một trong các cơ chế thống kê. Ngưỡng sau đó tương ứng với điểm chuyển pha. Xem bài viết này để biết ví dụ về cách thực hiện việc này và các tài liệu tham khảo trong đó cho người khác.

Ngoài ngưỡng, một yếu tố quan trọng khác là việc tính toán lượng tử trên thông tin được lưu trữ dễ dàng như thế nào. Mã bề mặt khá tệ ở đây, đó là một lý do chính mà mọi người vẫn xem xét các mã khác, mặc dù những lợi thế lớn của mã bề mặt.

Mã bề mặt chỉ có thể thực hiện các cổng X, Z và H rất đơn giản, nhưng chúng không đủ. Mã màu cũng có thể quản lý cổng S mà không gặp quá nhiều khó khăn, nhưng điều đó vẫn chỉ giới hạn chúng ta với cổng Clifford. Các kỹ thuật đắt tiền như chưng cất trạng thái ma thuật vẫn sẽ cần thiết cho cả hai trường hợp để có được các hoạt động bổ sung, theo yêu cầu cho tính phổ quát.

Một số mã không có hạn chế này. Họ có thể cho phép bạn thực hiện một cổng phổ quát đầy đủ theo cách đơn giản và chịu lỗi. Thật không may, họ trả tiền cho điều này bằng cách ít thực tế hơn để xây dựng. Những slide này có thể chỉ cho bạn đi đúng hướng để có thêm tài nguyên về vấn đề này.

Cũng đáng lưu ý rằng ngay cả trong họ mã bề mặt cũng có các biến thể để khám phá. Các chất ổn định có thể được thay đổi thành một mô hình xen kẽ , hoặc một bộ ổn định YYYY có thể được sử dụng, để đối phó tốt hơn với các loại tiếng ồn nhất định. Quyết liệt hơn, chúng ta thậm chí có thể tạo ra những thay đổi khá lớn đối với bản chất của chất ổn định . Ngoài ra còn có các điều kiện biên, đó là những gì phân biệt mã phẳng với mã toric, v.v ... Những điều này và các chi tiết khác cho chúng ta rất nhiều để tối ưu hóa hơn.


4

Tôi tin rằng Trung tâm Hệ thống lượng tử thiết kế, Trường Vật lý, Đại học Sydney và Trung tâm Vật lý lý thuyết, Viện Công nghệ Massachusetts sử dụng bộ giải mã mạng tenor của Bravyi, suchara và Vargo (BSV), để đạt được lỗi cao nhất ngưỡng điều chỉnh cho đến nay.

Zpc= =43,7(1)%Z10.9%10.9%


1
Cảm ơn rất nhiều vì câu trả lời của bạn và liên kết bài báo mà tôi không biết. Thật thú vị khi lưu ý rằng ngưỡng phụ thuộc mạnh vào mô hình nhiễu và nhiễu không đối xứng có thể ít thảm khốc hơn nhiều. Tôi nên làm rõ, tuy nhiên, tôi đang tìm mã tốt nhất (với tiếng ồn trong trường hợp xấu nhất).
M. Stern

1
Kết quả được trích dẫn và các kết quả tương tự khác (như của riêng tôi ) liên quan đến sửa lỗi, không phải là lỗi.
DaftWullie

2

Trong quá khứ mờ mịt và xa xôi (Tức là tôi không còn nhớ chi tiết nữa), tôi đã cố gắng tính giới hạn trên của ngưỡng chịu lỗi. Tôi nghi ngờ các giả định mà tôi đưa ra để đạt được điều đó sẽ không áp dụng cho mọi tình huống có thể xảy ra, nhưng tôi đã đưa ra câu trả lời là 5,3% ( phiên bản không phải trả tiền ).

Ý tưởng đại khái là sử dụng một kết nối nổi tiếnggiữa các mã sửa lỗi và chưng cất nhiều trạng thái Bell ồn ào thành một trạng thái Bell đơn lẻ, ít ồn hơn. Về bản chất, nếu bạn có nhiều trạng thái Bell ồn ào, một chiến lược để tạo một trạng thái Bell chất lượng cao duy nhất là dịch chuyển tức thời các từ mã của mã sửa lỗi thông qua chúng. Đó là mối quan hệ hai chiều; nếu bạn đưa ra một chiến lược chưng cất tốt hơn, điều đó xác định một mã sửa lỗi tốt hơn và ngược lại. Vì vậy, tôi đã tự hỏi điều gì sẽ xảy ra nếu bạn cho phép một sơ đồ chưng cất các cặp Bell ồn ào, nhưng cho phép một số lỗi xảy ra khi áp dụng các hoạt động khác nhau. Điều này sẽ ánh xạ trực tiếp đến khả năng chịu lỗi thông qua các mã sửa lỗi được nối. Nhưng viễn cảnh khác nhau cho phép tôi ước tính một ngưỡng vượt quá mức tích lũy tiếng ồn đơn giản là quá cao,

Các công trình khác nhau đã đưa ra các giả định khác nhau. Ví dụ: cái này giới hạn ở các bộ cổng cụ thể và xuất phát giới hạn trên với ngưỡng chịu lỗi 15% trong một trường hợp cụ thể (nhưng sau đó, câu hỏi đặt ra là tại sao bạn không chọn sơ đồ có giới hạn trên cao nhất , thay vì thấp nhất!).

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.