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Enregistrement W4387909106 · doi:10.22331/q-2023-10-24-1153

Partitioning qubits in hypergraph product codes to implement logical gates

2023· article· en· W4387909106 sur OpenAlexafffund
Armanda O. Quintavalle, Paul Webster, Michael Vasmer

Notice bibliographique

RevueQuantum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueGovernment of CanadaMinistry of Colleges and UniversitiesFreie Universität BerlinInnovation, Science and Economic Development Canada
Mots-clésHypergraphLow-density parity-check codeBlock codeMathematicsTransversal (combinatorics)Computer scienceTheoretical computer scienceDiscrete mathematicsTopology (electrical circuits)AlgorithmDecoding methodsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The promise of high-rate low-density parity check (LDPC) codes to substantially reduce the overhead of fault-tolerant quantum computation depends on constructing efficient, fault-tolerant implementations of logical gates on such codes. Transversal gates are the simplest type of fault-tolerant gate, but the potential of transversal gates on LDPC codes has hitherto been largely neglected. We investigate the transversal gates that can be implemented in hypergraph product codes, a class of LDPC codes. Our analysis is aided by the construction of a symplectic canonical basis for the logical operators of hypergraph product codes, a result that may be of independent interest. We show that in these codes transversal gates can implement Hadamard (up to logical SWAP gates) and control-Z on all logical qubits. Moreover, we show that sequences of transversal operations, interleaved with error correction, allow implementation of entangling gates between arbitrary pairs of logical qubits in the same code block. We thereby demonstrate that transversal gates can be used as the basis for universal quantum computing on LDPC codes, when supplemented with state injection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations37
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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