On the Hardness of the Minimum Distance Problem of Quantum Codes
Notice bibliographique
Résumé
We study the hardness of the problem of finding the distance of quantum error-correcting codes. The analogous problem for classical codes is known to be NP-hard, even in approximate form. For quantum codes, various problems related to decoding are known to be NP-hard, but the hardness of the distance problem has not been studied before. In this work, we show that finding the minimum distance of stabilizer quantum codes exactly or approximately is NP-hard. This result is obtained by reducing the classical minimum distance problem to the quantum problem, using the CWS framework for quantum codes, which constructs a quantum code using a classical code and a graph. A main technical tool used for our result is a lower bound on the so-called graph state distance of 4-cycle free graphs. In particular, we show that for a 4-cycle free graph$G$, its graph state distance is either$\delta $or$\delta +1$, where$\delta $is the minimum vertex degree of$G$. Due to a well-known reduction from stabilizer codes to CSS codes, our results also imply that finding the minimum distance of CSS codes is also NP-hard.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».