Numerical Implementation of Just-In-Time Decoding in Novel Lattice Slices Through the Three-Dimensional Surface Code
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.
Notice bibliographique
Résumé
We build on recent work by B. Brown (Sci. Adv. 6, eaay4929 (2020)) to develop and simulate an explicit recipe for a just-in-time decoding scheme in three 3D surface codes, which can be used to implement a transversal (non-Clifford) <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mover><mml:mrow><mml:mi>C</mml:mi><mml:mi>C</mml:mi><mml:mi>Z</mml:mi></mml:mrow><mml:mo accent="false">&#x00AF;</mml:mo></mml:mover></mml:math> between three 2D surface codes in time linear in the code distance. We present a fully detailed set of bounded-height lattice slices through the 3D codes which retain the code distance and measurement-error detecting properties of the full 3D code and admit a dimension-jumping process which expands from/collapses to 2D surface codes supported on the boundaries of each slice. At each timestep of the procedure the slices agree on a common set of overlapping qubits on which <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>C</mml:mi><mml:mi>C</mml:mi><mml:mi>Z</mml:mi></mml:math> should be applied. We use these slices to simulate the performance of a simple JIT decoder against stochastic <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>X</mml:mi></mml:math> and measurement errors and find evidence for a threshold <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mi>p</mml:mi><mml:mi>c</mml:mi></mml:msub><mml:mo>&#x223C;</mml:mo><mml:mn>0.1</mml:mn><mml:mi mathvariant="normal">&#x0025;</mml:mi></mml:math> in all three codes. We expect that this threshold could be improved by optimisation of the decoder.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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