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Enregistrement W3101716590 · doi:10.3929/ethz-b-000058359

Strong Resilience of Topological Codes to Depolarization

2012· article· en· W3101716590 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

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueMinisterio de Ciencia e InnovaciónIndustry CanadaEidgenössische Technische Hochschule ZürichEuropean CommissionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungDivision of Materials ResearchMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNational Science Foundation
Mots-clésToric codeQuantum decoherenceIsing modelVertex (graph theory)Statistical physicsQuantumPhysicsNoise (video)Quantum error correctionQuantum computerTopology (electrical circuits)MathematicsQuantum mechanicsComputer scienceDiscrete mathematicsCombinatoricsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inevitable presence of decoherence effects in systems suitable for quantum computation necessitates effective error-correction schemes to protect information from noise. We compute the stability of the toric code to depolarization by mapping the quantum problem onto a classical disordered eight-vertex Ising model. By studying the stability of the related ferromagnetic phase via both large-scale Monte Carlo simulations and the duality method, we are able to demonstrate an increased error threshold of 18.9(3)% when noise correlations are taken into account. Remarkably, this result agrees within error bars with the result for a different class of codes—topological color codes—where the mapping yields interesting new types of interacting eight-vertex models.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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