Machine learning quantum error correction codes: learning the toric code

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorAolita, Leandro
dc.contributor.authorRodriguez Fernandez, Carlos Gustavo
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2018-12-21T13:58:17Z
dc.date.available2018-12-21T13:58:17Z
dc.date.issued2018-12-14
dc.description.abstractUsamos 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.pt
dc.description.abstractWe use supervised learning methods to study the error decoding in toric codes of different sizes. We study multiple error models, and obtain figures of the decoding efficacy as a function of the single qubit error rate. We also comment on how the size of the decoding neural networks and their training time scales with the size of the toric code.pt
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
dc.description.sponsorshipId149127/2016-2
dc.identifier.aleph000911148
dc.identifier.capes33015015001P7
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/180319
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectCódigo tóricopt
dc.subjectAprendizado de máquinapt
dc.subjectToric codept
dc.subjectQuantum error correctionpt
dc.subjectMachine learningpt
dc.subjectCorreção de erros quânticospt
dc.subjectCódigo toricopt
dc.titleMachine learning quantum error correction codes: learning the toric codept
dc.title.alternativeCódigos quânticos de correção de erros com aprendizado de máquina: aprendendo o código tóricopt
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Física Teórica (IFT), São Paulopt
unesp.embargoOnlinept
unesp.graduateProgramFísica - IFTpt
unesp.knowledgeAreaFísica teóricapt
unesp.researchAreaInformação quânticapt

Arquivos

Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
rodriguezfernandez_cg_me_ift.pdf
Tamanho:
1.31 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
2.97 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:

Coleções

Dissertações - Física - IFT