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[發明專利]基于動態時隙分配的量子糾錯碼標記位癥狀測量方法有效

專利信息
申請號: 201910205730.8 申請日: 2019-03-18
公開(公告)號: CN110011671B 公開(公告)日: 2021-06-25
發明(設計)人: 權東曉;劉靚;魏齊飛;朱暢華;趙楠;易運暉;何先燈;陳南 申請(專利權)人: 西安電子科技大學
主分類號: H03M13/15 分類號: H03M13/15
代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205 代理人: 田文英;王品華
地址: 710071*** 國省代碼: 陜西;61
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 動態 分配 量子 糾錯碼 標記 癥狀 測量方法
【說明書】:

發明公開一種基于動態時隙分配的量子糾錯碼標記位癥狀測量方法,主要解決量子穩定子癥狀測量中時隙資源分配的問題。本發明利用構造量子比特序號矩陣將要測量的量子比特排序,利用動態時隙分配方法分配時隙,構造差錯癥狀矩陣來分析測量時可能會出現的差錯癥狀,并根據差錯癥狀調整時隙排列的順序,從而部署量子糾錯碼標記位測量線路圖來將量子CSS碼的同一類型穩定子同時測量。本發明在保證量子糾錯碼標記位癥狀測量線路容錯性的同時,提高了測量線路的并行度,減少了癥狀測量所需的時間,優化了資源開銷。

技術領域

本發明屬于量子信息處理技術領域,更進一步涉及量子糾錯碼技術領域中的一種基于動態時隙分配的量子糾錯碼標記位癥狀測量方法。本發明可以應用于測量量子糾錯碼中量子CSS穩定子碼的差錯癥狀,CSS是Calderbank-Shor-Steane的簡稱。

背景技術

由于量子態所具有的相干性,量子計算機在求解某些具有超多項式復雜度的問題時比經典計算機更有潛在的巨大優勢,而為了進行可靠的量子計算,現使用量子糾錯碼來克服量子態與環境相互影響引起的退相干效應。但是在利用量子糾錯碼傳遞量子信息的過程中,不可避免的會產生由噪聲導致的量子錯誤,因此需要不斷地進行量子測量來獲取量子錯誤所對應的差錯癥狀,然后根據該差錯癥狀及時地糾正錯誤從而獲得正確的量子信息。量子比特一經測量就會塌縮,所以在量子計算機中不能直接測量信息量子比特,必須添加輔助量子比特來拷貝信息位中的量子信息,然后通過測量輔助量子比特獲取差錯癥狀,進而正確地糾正錯誤。

在現有的眾多量子糾錯碼中,量子穩定子碼因其完備的研究架構成為最基本的一類,區別于其他量子糾錯碼采用對量子態直接研究的方式,它將噪聲和其他動態過程對量子態的影響轉化為對量子態穩定子的影響。因此,在對穩定子碼中發生的量子錯誤進行癥狀測量時僅需要依次測量其各個穩定子即可,其中量子CSS穩定子碼的穩定子只有X型穩定子和Z型穩定子兩種。

Shor在其發表的論文“Fault-tolerant quantum computation[J].foundationsof computer science,1996:56-65.”中公開了一種基于貓態的量子穩定子碼癥狀測量方法。該方法解決了單輔助量子比特在進行癥狀測量時無法容錯的問題,在對穩定子進行測量之前,首先根據穩定子的權重準備相同個數的輔助量子比特,并將它們制備成貓態,另外施加一個驗證比特來驗證是否正確制備貓態,如果驗證失敗即丟棄貓態重新制備,直到驗證成功以后,使得每一個信息量子比特僅與一個輔助量子比特相互作用,通過對輔助量子比特的測量得到差錯癥狀,進而根據差錯癥狀進行糾錯。但是,該方法仍然存在的不足之處在于,在進行癥狀測量時制備貓態需要大量的輔助量子比特,并且還需要添加額外的輔助比特來驗證貓態制備的正確性,測量所需的資源消耗極大。

Reichardt在其發表的論文“Quantum Error Correction with Only Two ExtraQubits[J].Physical Review Letters,2018,121(5)”中公開了一種量子糾錯碼標記位癥狀測量方法。該方法針對碼距為3的量子穩定子碼,在測量其每一個穩定子時都僅僅使用了兩個輔助量子比特即可區分所有的差錯癥狀,其中一個輔助量子比特稱為測量比特,用于獲取X基測量和Z基測量的癥狀;另一個輔助量子比特稱為標記比特,用于獲取標記位癥狀。通過結合上述的兩種差錯癥狀來推斷測量線路中發生量子錯誤的位置及其導致的差錯算子,然后施加相應的恢復算子進行糾錯。該方法存在的不足之處在于,在進行癥狀測量時需要依次測量每一個穩定子,所需測量時間比較長,測量線路并行度低。

發明內容

本發明的目的在于針對上述現有技術的不足,提出一種基于動態時隙分配的量子糾錯碼標記位癥狀測量方法。本發明利用構造量子比特序號矩陣將要測量的量子比特排序,利用動態時隙分配方法分配時隙,構造差錯癥狀矩陣來分析測量時可能會出現的差錯癥狀,在保證量子糾錯碼標記位癥狀測量線路容錯性的同時,提高了測量線路的并行度,減少了癥狀測量所需的時間,優化了資源開銷。

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