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Quantum variantional learning for quantum error-correcting codes

Speaker: 曹晨风 香港科技大学
Time: 2022-06-08 19:15-2022-06-08 20:15
Venue: Tencent Meeting (ID: 419-413-213, password: 1984)

Abstract:

为了实现大规模容错量子计算,我们必须有探测和纠正噪声的手段——量子纠错。在过去的二十年里,人们构造了一系列不同的量子纠错码,但其中的绝大部分并不适用于近期量子设备。在这个报告里,我们介绍一个用于寻找量子纠错码的量子变分算法。给定目标量子噪声信道和硬件的连接方式,我们优化对应的量子变分线路,可以找到信道自适应的量子纠错码,而优化后的线路即为其编码线路。通过数值实验,我们找到了一系列参数已知的量子纠错码,如((5,2,3))_2, ((7,2,3))_2, ((10,4,4))_2, ((14,256,3))_2,还找到了一系列新的信道自适应的纠错码。我们的算法通过近期量子计算机寻找纠错码,反过来,这些纠错码也有望提高近期量子计算机的表现。

Short Bio:

曹晨风,香港科技大学博士生,2019年本科毕业于中国科学院大学。研究兴趣为量子信息和量子计算,重点关注近期量子算法和量子纠错。有数篇工作发表于 Quantum Science & Technology, PR Applied/Research 等物理学期刊,多次在 AQIS 等量子计算会议做口头报告,长期担任 Quantum, PRX Quantum, QIP 等量子信息期刊和会议审稿人。