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Enregistrement W4386254860 · doi:10.22331/q-2023-08-29-1093

Local Probabilistic Decoding of a Quantum Code

2023· article· en· W4386254860 sur OpenAlexfundno aff
Thomas R. Scruby, Kae Nemoto

Notice bibliographique

RevueQuantum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMoonshot Research and Development ProgramInnovation, Science and Economic Development CanadaInstitut Périmètre de physique théoriqueOkinawa Institute of Science and Technology Graduate UniversityGovernment of CanadaMinistry of Colleges and Universities
Mots-clésAlgorithmComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mi mathvariant="monospace">f</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">l</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">i</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">p</mml:mi></mml:mrow></mml:math> is an extremely simple and maximally local classical decoder which has been used to great effect in certain classes of classical codes. When applied to quantum codes there exist constant-weight errors (such as half of a stabiliser) which are uncorrectable for this decoder, so previous studies have considered modified versions of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mi mathvariant="monospace">f</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">l</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">i</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">p</mml:mi></mml:mrow></mml:math>, sometimes in conjunction with other decoders. We argue that this may not always be necessary, and present numerical evidence for the existence of a threshold for <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mi mathvariant="monospace">f</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">l</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">i</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">p</mml:mi></mml:mrow></mml:math> when applied to the looplike syndromes of a three-dimensional toric code on a cubic lattice. This result can be attributed to the fact that the lowest-weight uncorrectable errors for this decoder are closer (in terms of Hamming distance) to correctable errors than to other uncorrectable errors, and so they are likely to become correctable in future code cycles after transformation by additional noise. Introducing randomness into the decoder can allow it to correct these "uncorrectable" errors with finite probability, and for a decoding strategy that uses a combination of belief propagation and probabilistic <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mi mathvariant="monospace">f</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">l</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">i</mml:mi><mml:mi mathvariant="monospace">p</mml:mi></mml:mrow></mml:math> we observe a threshold of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mo>&amp;#x223C;</mml:mo><mml:mn>5.5</mml:mn><mml:mi mathvariant="normal">&amp;#x0025;</mml:mi></mml:math> under phenomenological noise. This is comparable to the best known threshold for this code (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mo>&amp;#x223C;</mml:mo><mml:mn>7.1</mml:mn><mml:mi mathvariant="normal">&amp;#x0025;</mml:mi></mml:math>) which was achieved using belief propagation and ordered statistics decoding [Higgott and Breuckmann, 2022], a strategy with a runtime of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo stretchy="false">(</mml:mo><mml:msup><mml:mi>n</mml:mi><mml:mn>3</mml:mn></mml:msup><mml:mo stretchy="false">)</mml:mo></mml:math> as opposed to the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo stretchy="false">(</mml:mo><mml:mi>n</mml:mi><mml:mo stretchy="false">)</mml:mo></mml:math> (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo stretchy="false">(</mml:mo><mml:mn>1</mml:mn><mml:mo stretchy="false">)</mml:mo></mml:math> when parallelised) runtime of our local decoder. We expect that this strategy could be generalised to work well in other low-density parity check codes, and hope that these results will prompt investigation of other previously overlooked decoders.

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)0,001
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 enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations6
Publié2023
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Résumé présentoui

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