Machine learning quantum error correction codes : learning the toric code

Autor:	Rodriguez Fernandez, Carlos Gustavo.
Jazyk:	English<br />Portuguese
Rok vydání:	2018
Předmět:	Aprendizado do computador. Códigos corretores de erros (Teoria da informação) Informação quântica.
Druh dokumentu:	Text
Popis:	Orientador: Mario Leandro Aolita Banca:Alexandre Reily Rocha Banca: Juan Felipe Carrasquilla 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. We use supervised learning methods to study the error decoding in toric codes ofdifferent sizes. We study multiple error models, and obtain figures of the decoding efficacyas a function of the single qubit error rate. We also comment on how the size of thedecoding neural networks and their training time scales with the size of the toric code Mestre
Databáze:	Networked Digital Library of Theses & Dissertations
Externí odkaz:	http://hdl.handle.net/11449/180319 Zobrazit plný text záznamu