কোন কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন কোডের সর্বাধিক প্রান্তিক সংখ্যা রয়েছে (এটি লেখার সময় প্রমাণিত হিসাবে)?


19

কোন কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন কোডটি বর্তমানে ত্রুটি-সহনশীলতার সর্বোচ্চ সীমাতে রেকর্ড ধারণ করেছে ? আমি জানি যে পৃষ্ঠের কোডটি বেশ ভাল ( ?), তবে সঠিক সংখ্যাগুলি পাওয়া শক্ত। আমি থ্রিডি ক্লাস্টারগুলিতে (টপোলজিক্যাল কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন) পৃষ্ঠের কোডের কিছু সাধারণীকরণ সম্পর্কেও পড়েছি । আমার ধারণা, এই গবেষণার মূল প্রেরণা ছিল স্বেচ্ছাসেবী দৈর্ঘ্যের গণনার জন্য প্রান্তিক বৃদ্ধি করা।10-2

আমার প্রশ্নটি: কোন কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন কোডের সর্বাধিক প্রান্তিক সংখ্যা রয়েছে (এটি লেখার সময় প্রমাণিত হিসাবে)?

এই মানটির বিচার করার জন্য থ্রোহোল্ডটি তাত্ত্বিকভাবে কী অর্জনযোগ্য তা জেনে রাখা ভাল। সুতরাং যদি আপনি নির্বিচার কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন কোডগুলির জন্য থ্রেশহোল্ডগুলির উপরের সীমানা (অ-তুচ্ছ) জানেন তবে এটি দুর্দান্ত।

উত্তর:


7

আমি যতদূর সচেতন, তলদেশের কোডটি এখনও সেরা হিসাবে বিবেচিত। সমস্ত উপাদান সমান সম্ভাব্যতার সাথে ব্যর্থ হওয়ার একটি অনুমান সহ (এবং এটি একটি নির্দিষ্ট উপায়ে করা) এটির প্রায় 1% প্রান্তিকতা রয়েছে

নোট করুন যে কাগজের সাথে আপনি লিঙ্ক করেছেন তার কোনও 3D পৃষ্ঠের কোড নেই। সময়ের সাথে সাথে 2 ডি ল্যাটিসে পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করার কারণে এটি 3 ডি-এর ডিকোডিং সমস্যা। আপনার সন্দেহ হিসাবে আমি মনে করি, যতক্ষণ সম্ভব সঞ্চিত তথ্য সংযুক্ত রাখার চেষ্টা করার সময় এটি প্রয়োজনীয় প্রক্রিয়া। এই কয়েকটি বিষয়ে পূর্ববর্তী রেফারেন্সের জন্য এই কাগজটি দেখুন ।

যথাযথ প্রান্তিক সংখ্যার অর্থ আপনার একটি নির্দিষ্ট ত্রুটি মডেল প্রয়োজন, যেমনটি আপনি জানেন। এবং তার জন্য আপনার একটি ডিকোডার প্রয়োজন, যা ত্রুটি মডেলটির বৈশিষ্ট্যগুলিতে আদর্শভাবে খাপ খাইয়ে রাখার জন্য পর্যাপ্ত পর্যায়ে থাকে। হাতের কাজটির জন্য আপনার পক্ষে কী যথেষ্ট দ্রুতগতির তা সংখ্যার প্রান্তে কী রয়েছে তা নিয়ে তার প্রভাব পড়বে।

একটি নির্দিষ্ট কোড এবং নির্দিষ্ট শব্দ মডেল জন্য উপরের সীমা পেতে, আমরা কখনও কখনও পরিসংখ্যান যান্ত্রিক একটি মডেল মানচিত্র করতে পারেন। এরপরে থ্রেশহোল্ডটি একটি পর্যায় স্থানান্তরের পয়েন্টের সাথে মিলে যায়। এটি কীভাবে করা যায় তার উদাহরণের জন্য এই কাগজটি দেখুন এবং অন্যদের জন্য এর উল্লেখগুলি দেখুন।

প্রান্তিকতা ব্যতীত অন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হ'ল সঞ্চিত তথ্যে কোয়ান্টাম গণনা করা কতটা সহজ। পৃষ্ঠের কোডটি এতে বেশ খারাপ, এটি একটি বড় কারণ যা লোকেরা এখনও পৃষ্ঠাগুলির কোডগুলির দুর্দান্ত সুবিধা সত্ত্বেও অন্যান্য কোডগুলি বিবেচনা করে।

পৃষ্ঠের কোডটি খুব সহজেই এক্স, জেড এবং এইচ গেটগুলি করতে পারে তবে সেগুলি পর্যাপ্ত নয়। রঙের কোডটি খুব বেশি ঝামেলা ছাড়াই এস গেট পরিচালনা করতে পারে তবে এটি এখনও আমাদের ক্লিফোর্ড গেটে সীমাবদ্ধ করে। উভয় ক্ষেত্রেই সার্বজনীনতার জন্য প্রয়োজনীয় হিসাবে অতিরিক্ত ক্রিয়াকলাপ পাওয়ার জন্য ম্যাজিক স্টেট ডিস্টিলের মতো ব্যয়বহুল কৌশলগুলি এখনও প্রয়োজন।

কিছু কোডের এই বিধিনিষেধ নেই। তারা আপনাকে সরল এবং দোষ-সহনশীল উপায়ে একটি সম্পূর্ণ সর্বজনীন গেট সেট করতে দিতে পারে। দুর্ভাগ্যক্রমে, তারা নির্মাণের চেয়ে অনেক কম বাস্তবসম্মত হয়ে এইটির জন্য অর্থ প্রদান করে। এই স্লাইডগুলি আপনাকে এই বিষয়ে আরও সংস্থার জন্য সঠিক দিক নির্দেশ করতে পারে।

এটি লক্ষণীয় যে এমনকি পৃষ্ঠের কোডগুলির পরিবারের মধ্যেও অন্বেষণের বিভিন্নতা রয়েছে। কিছু আওয়াজ প্রকারের সাথে আরও ভালভাবে মোকাবিলা করার জন্য স্টেবিলাইজারগুলিকে বিকল্প প্যাটার্নে পরিবর্তন করা যেতে পারে , বা কোনও ওয়াইওয়াইওয়াই স্টেবিলাইজার ব্যবহার করা যেতে পারে। আরও মারাত্মকভাবে, আমরা স্ট্যাবিলাইজারদের প্রকৃতিতেও বেশ বড় পরিবর্তন আনতে পারি । সীমানা শর্তগুলিও রয়েছে, যা একটি টেরিক কোড থেকে প্ল্যানার কোডকে আলাদা করে। ইত্যাদি and এই এবং অন্যান্য বিবরণগুলি আমাদের অনুকূলিত করার জন্য প্রচুর পরিমাণে দেয়।


4

আমি বিশ্বাস করি যে সর্বাধিক ত্রুটি অর্জনের জন্য ইঞ্জিনিয়ার্ড কোয়ান্টাম সিস্টেমস, স্কুল অফ ফিজিক্স, সিডনি বিশ্ববিদ্যালয় এবং তাত্ত্বিক পদার্থবিজ্ঞান কেন্দ্র, ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি ব্র্যাভি, সুচারা এবং ভার্গো (বিএসভি) এর টেনসর নেটওয়ার্ক ডিকোডার ব্যবহার করে believe তারিখের সংশোধন প্রান্তিককরণ।

জেডপি=43.7(1)%জেড10.9%10.9%


1
আপনার উত্তর এবং কাগজ লিঙ্ক করার জন্য অনেক ধন্যবাদ, যা আমি অবগত ছিল না। এটি লক্ষণীয় আকর্ষণীয় যে দ্বারপ্রান্তটি দৃ model়রূপে শব্দের মডেলের উপর নির্ভর করে এবং যে অ্যাসিমেট্রিক গোলমাল অনেক কম বিপর্যয়কর হতে পারে। আমার পরিষ্কার হওয়া উচিত, তবে আমি সেরা কোডটি সন্ধান করছি (সবচেয়ে খারাপ শব্দ সহ)।
এম স্টার্ন

1
উদ্ধৃত ফলাফল এবং অন্যান্য অনুরূপ (যেমন আমার নিজের ) ত্রুটি সংশোধনের সাথে সম্পর্কিত, ফল্ট সহনশীলতার সাথে নয়।
দাফটওয়ালি

2

ম্লান এবং দূরবর্তী অতীতে (অর্থাত্ আমি বিশদগুলির আর কোনও স্মরণ রাখি না), আমি একটি ফল্ট সহনশীল থ্রেশহোল্ডের উপরের একটি আবদ্ধ গণনা করার চেষ্টা করেছি। আমি সন্দেহ করেছিলাম যে আমি যে অনুমানগুলি সেখানে পৌঁছেছি তা প্রতিটি সম্ভাব্য দৃশ্যে প্রযোজ্য হবে না, তবে আমি 5.3% ( নন-পেওয়াল সংস্করণ ) এর উত্তর নিয়ে এসেছি ।

ধারণাটি ছিল একটি সুপরিচিত সংযোগটি ব্যবহার করার জন্যত্রুটি সংশোধন কোড এবং একাধিক শোরগোল বেল রাষ্ট্রের পাতন মধ্যে একটি একক, কম গোলমাল বেল রাষ্ট্র। সংক্ষেপে, যদি আপনার একাধিক শোরগোল বেল থাকে, তবে একটি একক উচ্চ মানের বেল রাজ্য তৈরির জন্য একটি কৌশল হ'ল ত্রুটি সংশোধন কোডের কোডওয়ার্ডগুলি তাদের মাধ্যমে টেলিপোর্ট করা। এটি দ্বিমুখী সম্পর্ক; যদি আপনি আরও ভাল পাতন কৌশলটি নিয়ে আসেন তবে এটি সংশোধন কোড এবং তদ্বিপরীতকে আরও ভাল ত্রুটি সংজ্ঞা দেয়। সুতরাং, আমি অবাক হয়েছি যে আপনি যদি শোরগোল বেল জোড়ের দ্রবীকরণের একঝাঁক স্কিমটি অনুমতি দিয়েছিলেন তবে বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপ প্রয়োগের সময় কিছু ত্রুটি ঘটতে দিলে কী হবে would কোডগুলি সংশোধন করার মাধ্যমে এটি সরাসরি ত্রুটি সহ্য করার মানচিত্র করবে। তবে ভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি আমাকে এমন একটি প্রান্তিকের অনুমান করার অনুমতি দেয় যার বাইরে শব্দটির জমে থাকা খুব বেশি হবে,

বিভিন্ন কাজ বিভিন্ন ধারনা তৈরি করেছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি একটি নির্দিষ্ট গেট সেটগুলিতে সীমাবদ্ধ করে এবং একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে 15% এর ফল্ট-সহনশীল প্রান্তিকের উপরের আবদ্ধ হয় (তবে তারপরে প্রশ্ন উত্থাপিত হয় যে আপনি কেন সর্বোচ্চ উপরের সীমানা দিয়ে স্কিমটি বেছে নেবেন না? , সর্বনিম্নের চেয়ে!)।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.