タグ付けされた質問 「fault-tolerance」

非常に基本的なレベルでは、キュービットを読み取ったり測定したりすると、キュービットが何らかの状態になります。そのため、結果を得るための量子コンピューターの操作により、状態が多くの可能性の1つに崩れます。 しかし、各キュービットの状態は確率的であるため、確かにこれは結果が実際にこれらの可能性のいずれかであり、さまざまな可能性があることを意味します。プログラムを再実行する場合-別の結果が表示されることを期待する必要がありますか？ 「最高の」結果を得るにはどうすればよいですか？その自信を与えるものは何ですか？出力を折りたたまないため、この質問で説明されているように、中間測定はできないと思います。

22 error-correction  fault-tolerance 

現在、フォールトトレランスの最高しきい値に関してレコードを保持している量子エラー訂正コードはどれですか？サーフェスコードはかなり良い（？）ことは知っていますが、正確な数値を見つけるのは困難です。また、表面コードの3Dクラスターへの一般化についても読みました（トポロジー量子エラー訂正）。この研究の主な動機は、任意の長さの計算のしきい値を上げることだったと思います。≈10−2≈10−2\approx10^{-2} 私の質問は、どの量子エラー訂正コードが最も高いしきい値を持っているかです（これを書いている時点で証明されています）。 この値を判断するためには、どのしきい値が理論的に達成可能かを知っておくといいでしょう。そのため、任意の量子エラー訂正コードのしきい値の（非自明ではない）上限を知っていると便利です。

19 error-correction  noise  fault-tolerance 

量子誤差補正は、量子計算の基本的な側面であり、これなしでは、大規模な量子計算は実際には実行不可能です。 よく言及されるフォールトトレラント量子コンピューティングの1つの側面は、各エラー訂正プロトコルがエラー率のしきい値に関連付けられていることです。基本的に、特定の計算を特定のプロトコルを介してエラーから保護するには、ゲートのエラー率が特定のしきい値を下回っている必要があります。 言い換えると、単一ゲートのエラー率が十分に低くない場合、エラー訂正プロトコルを適用して計算の信頼性を高めることはできません。 どうしてこれなの？そもそもそれほど低くないエラー率を減らすことができないのはなぜですか？

15 error-correction  fault-tolerance 

私は、任意のゲートが有限の普遍的なゲートセットで近似できるという建設的な証拠があることを理解しています。これは、Solovay–Kitaev Theoremです。 ただし、近似によりエラーが発生し、長い計算で広がり、蓄積されます。これはおそらく、計算の長さに応じてひどくスケーリングするでしょうか？1つのゲートではなく、回路全体に近似アルゴリズムを適用する可能性があります。しかし、これは計算の長さに応じてどのようにスケーリングしますか（つまり、近似はゲートの次元にどのようにスケーリングしますか）？ゲート近似はゲート合成とどのように関係しますか？これは計算の最終的な長さに影響を与えると想像できたからですか？ さらに不安なのは、ゲートシーケンスのコンパイル時に計算の長さがわからない場合はどうなりますか？

13 gate-synthesis  universal-gates  fault-tolerance  noise  solovay-kitaev-algorithm 

マジョラナフェルミオンよりも、量子ボリュームが大きい（より多くのキュービットよりもキュービットあたりのエラーが少ない）量子プロセッサを製造するのに最も有望な技術的パスはどれですか？ 回答の推奨形式は次のようになります。 「グループABCのメソッドDEFは、MFを使用するよりも優れたQVを示しています。xページのペーパーG、yページのペーパーH、zページのペーパーIで個別に証明されています」 上マヨラナ粒子ランドリーBretheauは言います： これらの粒子は、トポロジ量子量子コンピューターの基本的なブリックであり、エラーに対する非常に強力な保護を備えています。私たちの仕事は、この方向への最初のステップです。 不十分な（しかし興味深い）回答の例： Xiao-Ming Lu、Sixia Yu、およびCH Ohは、論文「量子フィッシャー情報の保護に基づいた堅牢な量子計量スキーム」で、信号センシング後のt -qubitエラーの影響を受けないキュビットの計量スキームのファミリーを構築します。比較すると、標準の量子エラー訂正で任意の1キュービットエラーを訂正するには、少なくとも5キュービットが必要です。2t+12t+12t+1ttt [注：堅牢な計測スキームのこの理論は、ノイズに対する量子状態自体の代わりに量子フィッシャー情報を保存します。彼らが彼らのテクニックを利用してデバイスを組み立てて、それがスケーリングするのを示すことができるなら、それは良い有効なボリュームをもたらします。 それは一つの有望な答えのように思えるかもしれませんが、それは単一のリンク（複数の同時ソースなし）であり、スケーラビリティを示すために構築されたデバイスはありません。エラーがなくスケーラブルではない低キュービットデバイス、またはエラーが発生しやすいキュービットを多く含むデバイスは、ボリュームが小さくなります（したがって、「応答なし」です）。 追加の参照： 量子量を説明する論文。 いくつかの研究を行った後、グラフェンが超伝導体の間に挟まれてマヨラナフェルミオンを生成しているように見えますが、最先端のものはありますか？[「より良い」とは、現在可能であることを意味し、理論的に可能ではなく、とんでもないほど高価です。この図は、エラーレートが0.0001未満の100を超える量子ビットが素晴らしく、より少ない回答が受け入れられることを示しています。

11 error-correction  architecture  fault-tolerance 

まず、私は量子コンピューティングの初心者です。 エラー訂正コードを量子回路のどこに配置するかを説明するリソース（または複雑でない場合は回答）が欲しいのですが。 実際、発生する可能性のあるさまざまなエラー（ビットフリップ、位相フリップなど）があり、それらを修正するアルゴリズムがあります。しかし、私が知りたいのは、エラー修正アルゴリズムをどこに置くかについて、いくつかの戦略があるかどうかです。メインアルゴリズムに関与する各ゲートの後ですか？一連のゲートに対して単一の修正を行うために使用されるよりスマートな戦略はありますか？ 答えが「複雑」な場合は、これをすべて学習するためのリソースを用意したいと思います（エラー修正コードについては多くのことを見つけましたが、どこで修正を行う必要があるのか​​わかりません）。

11 error-correction  resource-request  fault-tolerance 

Earl T. Campbellによるこのブログ投稿からの引用： 魔法の状態は、量子コンピューターを従来のコンピューターよりも高速に実行できるようにする特別な要素またはリソースです。 そのブログ投稿で言及されている興味深い例の1つは、単一キュービットの場合、パウリ行列の固有状態以外の状態はすべて魔法であるということです。 これらの魔法の状態はより一般的にどのように定義されていますか？それは本当にスタビライザー状態ではない状態ですか、それとも何か他のものですか？

11 speedup  fault-tolerance 

トーリックコードハミルトニアンは次のとおりです。 Σバツ、y（ΠI ∈ P （X 、Y）Z私はxy+ ∏I ∈ V （ X 、Y）バツ私はx y）、Σバツ、y（Π私∈p（バツ、y）Z私バツy+Π私∈v（バツ、y）バツ私バツy）、\sum_{x,y}\left( \prod_{i\in p(x,y)} Z_{ixy} + \prod_{i\in v(x,y)} X_{ixy} \right), ここで、とはこの図に従って定義されています（WikipediaへのJames Wootonの貢献による）：pvvvppp 現時点では、無限の2Dラティスがあります。 のy → ± ∞x → ± ∞バツ→±∞x\rightarrow \pm \infty y→ ± ∞y→±∞y\rightarrow \pm \infty。 しかし、次のような周期的な境界条件を設定した場合（そして、これについて間違っている場合は質問を自由に編集してください）： p （x + 10 、y）= p （x 、y）p（バツ+10、y）=p（バツ、y）p(x+10,y)=p(x,y) v （x 、y+ …

8 architecture  fault-tolerance  topological-quantum-computing  anyons  toric-code