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Enregistrement W1540106918 · doi:10.26421/qic12.11-12-10

Fault-tolerant ancilla preparation and noise threshold lower bounds for the 23-qubit Golay code

2012· article· en· W1540106918 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueQuantum Information and Computation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésBinary Golay codeQubitFault toleranceComputer scienceQuantum computerAlgorithmOverhead (engineering)Noise (video)Error detection and correctionHamming boundCode (set theory)MathematicsQuantumSet (abstract data type)Block codeHamming codeDecoding methodsPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In fault-tolerant quantum computing schemes, the overhead is often dominated by the cost of preparing codewords reliably. This cost generally increases quadratically with the block size of the underlying quantum error-correcting code. In consequence, large codes that are otherwise very efficient have found limited fault-tolerance applications. Fault-tolerant preparation circuits therefore are an important target for optimization. We study the Golay code, a $23$-qubit quantum error-correcting code that protects the logical qubit to a distance of seven. In simulations, even using a na{\"i}ve ancilla preparation procedure, the Golay code is competitive with other codes both in terms of overhead and the tolerable noise threshold. We provide two simplified circuits for fault-tolerant preparation of Golay code-encoded ancillas. The new circuits minimize error propagation, reducing the overhead by roughly a factor of four compared to standard encoding circuits. By adapting the malignant set counting technique to depolarizing noise, we further prove a threshold above $\threshOverlap$ noise per gate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle