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强化学习解码器容忍故障量子计算
抽象拓扑校正代码，尤其是表面代码，目前为大规模容忍量子计算提供了最可行的路线图。因此，在实验性现实且具有挑战性的综合征测量值的背景下，在无需任何最终读取物理量子的情况下，获得了这些代码的快速，灵活解码算法至关重要。在这项工作中，我们表明，解码此类代码的问题自然可以作为解码剂与代码环境之间重复相互作用的过程进行重新重新校正，可以将强化学习的机械应用于该过程，以获取解码剂。原则上，该框架可以通过对环境建模电路噪声进行实例化，但我们通过使用DEEPQ学习来朝着该目标迈出第一步，以获取各种简化的现象学噪声模型的解码剂，这些模型会产生故障综合征测量值，而不包括在完整电路噪声模型中出现的错误的传播。
量子错误校正代码的容忍故障操作
量子误差校正通过在较大的量子系统中编码它来保护脆弱的量子信息，该系统的额外自由度可以检测和纠正错误。与裸露的物理量子相比，编码的逻辑量子标论具有折磨的复杂性。易于故障的协议包含错误的扩散，对于通过错误校正的逻辑量子定量抑制错误至关重要。在这里，我们在实验上证明了容忍缺陷的制备，旋转，误差综合征提取以及对9 QUITAR培根 - 培根代码中编码的逻辑量子的测量。对于逻辑量子，我们测量了平均易耐故障的准备和测量误差为0.6％，横向Clifford Gate的误差为0.3％。结果是一个编码的对数量子，其逻辑实现超出了用于创建它的纠缠操作的结合。我们将这些操作与能够生成任意逻辑状态的非耐受耐受的协议进行了比较，并观察了预期的误差增加。我们直接测量了四个培根 - 稳定器发生器，并能够检测到单量子的Pauli错误。这些结果表明，易于故障的量子系统目前能够使用错误率低于其组成部分的逻辑基原始人。随着未来的中间测量值的添加，可以实现可伸缩量子误差校正的全部功能。
