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Enregistrement W1874981471 · doi:10.26421/qic6.2-1

Quantum accuracy threshold for concatenated distance-3 code

2006· article· en· W1874981471 sur OpenAlexaff
Panos Aliferis, Daniel Gottesman, John Preskill

Notice bibliographique

RevueQuantum Information and Computation · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcatenation (mathematics)Upper and lower boundsDiscrete mathematicsCode (set theory)QuantumNoise (video)MathematicsAlgorithmHilbert spaceComputer scienceCombinatoricsQuantum mechanicsPhysicsPure mathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We prove a new version of the quantum threshold theorem that applies to concatenation of a quantum code that corrects only one error, and we use this theorem to derive a rigorous lower bound on the quantum accuracy threshold $\varepsilon_0$. Our proof also applies to concatenation of higher-distance codes, and to noise models that allow faults to be correlated in space and in time. The proof uses new criteria for assessing the accuracy of fault-tolerant circuits, which are particularly conducive to the inductive analysis of recursive simulations. Our lower bound on the threshold, $\varepsilon_0 \ge 2.73\times 10^{-5}$ for an adversarial independent stochastic noise model, is derived from a computer-assisted combinatorial analysis; it is the best lower bound that has been rigorously proven so far.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations403
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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