Papers
Topics
Authors
Recent
2000 character limit reached

Optimal adaptation of surface-code decoders to local noise (2403.08706v1)

Published 13 Mar 2024 in quant-ph

Abstract: Information obtained from noise characterization of a quantum device can be used in classical decoding algorithms to improve the performance of quantum error-correcting codes. Focusing on the surface code under local (i.e. single-qubit) noise, we present a simple method to determine the maximum extent to which adapting a surface-code decoder to a noise feature can lead to a performance improvement. Our method is based on a tensor-network decoding algorithm, which uses the syndrome information as well as a process matrix description of the noise to compute a near-optimal correction. By selectively mischaracterizing the noise model input to the decoder and measuring the resulting loss in fidelity of the logical qubit, we can determine the relative importance of individual noise parameters for decoding. We apply this method to several physically relevant uncorrelated noise models with features such as coherence, spatial inhomogeneity and bias. While noise generally requires many parameters to describe completely, we find that to achieve near optimal decoding it appears only necessary adapt the decoder to a small number of critical parameters.

Definition Search Book Streamline Icon: https://streamlinehq.com
References (57)
  1. S. B. Bravyi and A. Y. Kitaev, quant-ph/9811052  (1998).
  2. A. G. Fowler, A. M. Stephens, and P. Groszkowski, Phys. Rev. A 80, 052312 (2009).
  3. Google Quantum AI, Nature 595, 383 (2021).
  4. J. W. Harrington, Analysis of quantum error-correcting codes: symplectic lattice codes and toric codes, Ph.D. thesis (2004).
  5. G. Duclos-Cianci and D. Poulin, Phys. Rev. Lett. 104, 050504 (2010).
  6. J. R. Wootton and D. Loss, Phys. Rev. Lett. 109, 160503 (2012).
  7. S. Bravyi and J. Haah, Phys. Rev. Lett. 111, 200501 (2013).
  8. G. Duclos-Cianci and D. Poulin, Quant. Inf. Comput. 15, 0721 (2014).
  9. A. Hutter, J. R. Wootton, and D. Loss, Phys. Rev. A 89, 022326 (2014).
  10. F. H. E. Watson, H. Anwar, and D. E. Browne, Phys. Rev. A 92, 032309 (2015).
  11. N. Delfosse and N. H. Nickerson, arXiv:1709.06218  (2017).
  12. D. K. Tuckett, S. D. Bartlett, and S. T. Flammia, Phys. Rev. Lett. 120, 050505 (2018).
  13. E. Sabo, A. B. Aloshious, and K. R. Brown, arXiv:2106.08251  (2022).
  14. C. T. Chubb and S. T. Flammia, Ann. Inst. Henri Poincaré Comb. Phys. Interact. 8, 269 (2021).
  15. C. T. Chubb, arXiv:2101.04125  (2021).
  16. N. Delfosse and J. Tillich, in 2014 IEEE International Symposium on Information Theory (2014) pp. 1071–1075.
  17. A. G. Fowler, arXiv:1310.0863  (2013a).
  18. N. H. Nickerson and B. J. Brown, Quantum 3, 131 (2019).
  19. A. S. Darmawan and D. Poulin, Phys. Rev. E 97, 051302 (2018).
  20. S. Huang, M. Newman, and K. R. Brown, Phys. Rev. A 102, 012419 (2020).
  21. A. G. Fowler, arXiv:1307.1740  (2013b).
  22. P. Das, A. Locharla, and C. Jones, arXiv:2108.06569  (2021).
  23. S. Bravyi, M. Suchara, and A. Vargo, Phys. Rev. A 90, 032326 (2014).
  24. A. S. Darmawan and D. Poulin, Phys. Rev. Lett. 119, 040502 (2017).
  25. H. Bombin and M. A. Martin-Delgado, Phys. Rev. A 76, 012305 (2007).
  26. G. Vidal, Phys. Rev. Lett. 91, 147902 (2003).
  27. U. Schollwöck, Ann. Phys. 326, 96 (2011).
  28. R. Orus, Ann. Phys. 349, 117 (2014).
  29. J. C. Bridgeman and C. T. Chubb, J. Phys. A: Math. Theor. 50, 223001 (2017).
  30. J. Biamonte, arXiv:1912.10049  (2020).
  31. N. Schuch, I. Cirac, and D. Pérez-García, Ann. Phys. 325, 2153 (2010).
  32. J. Watrous, arXiv:0901.4709  (2009).
  33. C. Piveteau, C. T. Chubb, and J. M. Renes, arXiv:2310.10722  (2023).
  34. M. S. Carroll, J. R. Wootton, and A. W. Cross, arXiv:2402.08203  (2024).
  35. D. Gottesman, Stabilizer Codes and Quantum Error Correction, Ph.D. thesis (1997).
  36. N. Kaufmann, I. Rojkov, and F. Reiter, arXiv:2307.08741  (2023).
  37. J. Emerson, R. Alicki, and K. Życzkowski, J. Opt. B: Quantum Semiclass. Opt. 7, S347 (2005).
  38. E. Magesan, J. M. Gambetta, and J. Emerson, Phys. Rev. Lett. 106, 180504 (2011).
  39. R. Harper, S. T. Flammia, and J. J. Wallman, Nat. Phys. 16, 1184 (2020).
  40. S. T. Flammia and J. J. Wallman, ACM Transactions on Quantum Computing 1, 3:1 (2020).
  41. S. T. Flammia and R. O’Donnell, Quantum 5, 549 (2021).
  42. R. Harper, W. Yu, and S. T. Flammia, PRX Quantum 2, 010322 (2021).
  43. S. T. Flammia, arXiv:2108.05803  (2021).
  44. F. Venn and B. Béri, Phys. Rev. Res. 2, 043412 (2020).
  45. F. Venn, J. Behrends, and B. Béri, arXiv:2211.00655  (2022).
  46. J. Behrends, F. Venn, and B. Béri, arXiv:2212.08084  (2022).
  47. A. Márton and J. K. Asbóth, Quantum 7, 1116 (2023).
  48. J. K. Iverson and J. Preskill, New J. Phys. 22, 073066 (2020).
  49. Y. Ouyang, npj Quantum Inf 7, 1 (2021).
  50. R. Harper and S. T. Flammia, arXiv:2303.00780  (2023).
  51. G. Torlai and R. G. Melko, Phys. Rev. Lett. 119, 030501 (2017).
  52. S. Krastanov and L. Jiang, Sci. Rep. 7, 11003 (2017).
  53. N. Maskara, A. Kubica, and T. Jochym-O’Connor, Phys. Rev. A 99, 052351 (2019).
  54. S. Varsamopoulos, K. Bertels, and C. G. Almudever, Quantum Mach. Intell. 2, 3 (2020).
  55. X. Ni, Quantum 4, 310 (2020).
  56. H. Théveniaut and E. van Nieuwenburg, SciPost Physics 11, 005 (2021).
  57. S. Gicev, L. C. L. Hollenberg, and M. Usman, Quantum 7, 1058 (2023).
Citations (1)

Summary

We haven't generated a summary for this paper yet.

Whiteboard

Paper to Video (Beta)

Open Problems

We haven't generated a list of open problems mentioned in this paper yet.

Continue Learning

We haven't generated follow-up questions for this paper yet.

Authors (1)

Collections

Sign up for free to add this paper to one or more collections.

Tweets

Sign up for free to view the 1 tweet with 0 likes about this paper.