The error threshold of a one-parameter family of quantum channels is defined as the largest noise level such that the quantum capacity of the channel remains positive. This in turn guarantees the existence of a quantum error correction code for noise modeled by that channel. Discretizing the single-qubit errors leads to the important family of Pauli quantum channels; curiously, multipartite entangled states can increase the threshold of these channels beyond the so-called hashing bound, an effect termed superadditivity of coherent information. In this work, we divide the simplex of Pauli channels into one-parameter families and compute numerical lower bounds on their error thresholds. We find substantial increases of error thresholds relative to the hashing bound for large regions in the Pauli simplex corresponding to biased noise, which is a realistic noise model in promising quantum computing architectures. The error thresholds are computed on the family of graph states, a special type of stabilizer state. In order to determine the coherent information of a graph state, we devise an algorithm that exploits the symmetries of the underlying graph, resulting in a substantial computational speed-up. This algorithm uses tools from computational group theory and allows us to consider symmetric graph states on a large number of vertices. Our algorithm works particularly well for repetition codes and concatenated repetition codes (or cat codes), for which our results provide the first comprehensive study of superadditivity for arbitrary Pauli channels. In addition, we identify a novel family of quantum codes based on tree graphs. The error thresholds of these tree graph states outperform repetition and cat codes in large regions of the Pauli simplex, and hence form a new code family with desirable error correction properties.


翻译:量子频道一参数系列的错误阈值被定义为最大噪声水平, 使频道的量子能力保持正数。 这反过来保证了该频道所建噪音的量子错误校正代码的存在。 分解单位差错导致保利量频道的重要家族; 奇怪的是, 多方纠结状态可以提高这些频道的阈值, 超越所谓的“ 散列约束 ”, 一种被称为一致性信息的超增加性效应。 在这项工作中, 我们将保利频道的简单值错误分解成一个参数家族, 并计算出其错误值值的任意度阈值。 我们发现, 相对于保利简单线大区域的误差值校正代码, 这是在有希望的量子计算结构中现实的噪音模型模型。 在图形状态组中计算错误阈值, 一种叫做“ 稳定状态 ” 。 为了确定一个图形状态的一致信息, 我们设计一种算法, 利用基础图表的精确度的精确度的精确度值, 并计算其直径直径直值值值的直径直径直径值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值值比值比值比值比值值值值值比值比值值值值值值比值比值比值比值比值比值比值比值比值, 。, 。,,,,,,,,,,,,,,,, 也就是为我们算算算算算算算算算算算算算算法算算算算算法,,, 。算算算算算算算算算算法工具,, 算算算算算算算法系计算法,, 算算算算算算算算法,, 算算算算算算算算算

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
【快讯】CVPR2020结果出炉,1470篇上榜, 你的paper中了吗?
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
8+阅读 · 2019年3月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月16日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
3+阅读 · 2018年11月11日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
8+阅读 · 2019年3月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员