Machine learning quantum error correction codes: learning the toric code

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Rodriguez Fernandez, Carlos Gustavo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Código tórico
Aprendizado de máquina
Toric code
Quantum error correction
Machine learning
Correção de erros quânticos
Código torico
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/180319
Resumo: Usamos métodos de aprendizagem supervisionada para estudar a decodificação de erros em códigos tóricos de diferentes tamanhos. Estudamos múltiplos modelos de erro, e obtemos figuras da eficácia de decodificação como uma função da taxa de erro de um único qubit. Também comentamos como o tamanho das redes neurais decodificadoras e seu tempo de treinamento aumentam com o tamanho do código tórico.
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spelling Machine learning quantum error correction codes: learning the toric codeCódigos quânticos de correção de erros com aprendizado de máquina: aprendendo o código tóricoCódigo tóricoAprendizado de máquinaToric codeQuantum error correctionMachine learningCorreção de erros quânticosCódigo toricoUsamos métodos de aprendizagem supervisionada para estudar a decodificação de erros em códigos tóricos de diferentes tamanhos. Estudamos múltiplos modelos de erro, e obtemos figuras da eficácia de decodificação como uma função da taxa de erro de um único qubit. Também comentamos como o tamanho das redes neurais decodificadoras e seu tempo de treinamento aumentam com o tamanho do código tórico.We use supervised learning methods to study the error decoding in toric codes of different sizes. We study multiple error models, and obtain figures of the decoding efficacy as a function of the single qubit error rate. We also comment on how the size of the decoding neural networks and their training time scales with the size of the toric code.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)149127/2016-2Universidade Estadual Paulista (Unesp)Aolita, LeandroUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Rodriguez Fernandez, Carlos Gustavo2018-12-21T13:58:17Z2018-12-21T13:58:17Z2018-12-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/18031900091114833015015001P7enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-11-22T14:24:30Zoai:repositorio.unesp.br:11449/180319Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462024-11-22T14:24:30Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
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Códigos quânticos de correção de erros com aprendizado de máquina: aprendendo o código tórico
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