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Enregistrement W4385829557 · doi:10.1007/jhep08(2023)071

Quantum error correction from complexity in Brownian SYK

2023· article· en· W4385829557 sur OpenAlexaff
Vijay Balasubramanian, Arjun Kar, Yue Li, Onkar Parrikar, Harshit Rajgadia

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDepartment of Atomic Energy, Government of IndiaSimons FoundationU.S. Department of Energy
Mots-clésAlgorithmPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A bstract We study the robustness of quantum error correction in a one-parameter ensemble of codes generated by the Brownian SYK model, where the parameter quantifies the encoding complexity. The robustness of error correction by a quantum code is upper bounded by the “mutual purity” of a certain entangled state between the code subspace and environment in the isometric extension of the error channel, where the mutual purity of a density matrix ρ AB is the difference $$ {\mathcal{F}}_{\rho}\left(A:B\right)\equiv \textrm{Tr}\ {\rho}_{AB}^2-\textrm{Tr}\ {\rho}_A^2\ \textrm{Tr}\ {\rho}_B^2 $$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>F</mml:mi> <mml:mi>ρ</mml:mi> </mml:msub> <mml:mfenced> <mml:mrow> <mml:mi>A</mml:mi> <mml:mo>:</mml:mo> <mml:mi>B</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo>≡</mml:mo> <mml:mi>Tr</mml:mi> <mml:mspace/> <mml:msubsup> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mi>AB</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mi>Tr</mml:mi> <mml:mspace/> <mml:msubsup> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mi>A</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> <mml:mspace/> <mml:mi>Tr</mml:mi> <mml:mspace/> <mml:msubsup> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mi>B</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> . We show that when the encoding complexity is small, the mutual purity is O (1) for the erasure of a small number of qubits (i.e., the encoding is fragile). However, this quantity decays exponentially, becoming O (1/ N ) for O (log N ) encoding complexity. Further, at polynomial encoding complexity, the mutual purity saturates to a plateau of O ( e − N ). We also find a hierarchy of complexity scales associated to a tower of subleading contributions to the mutual purity that quantitatively, but not qualitatively, adjust our error correction bound as encoding complexity increases. In the AdS/CFT context, our results suggest that any portion of the entanglement wedge of a general boundary subregion A with sufficiently high encoding complexity is robustly protected against low-rank errors acting on A with no prior access to the encoding map. From the bulk point of view, we expect such bulk degrees of freedom to be causally inaccessible from the region A despite being encoded in it.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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