복사하지 않고 논리 큐비트를 부호화하기
반복 부호는 α|0⟩+β|1⟩를 α|000⟩+β|111⟩로 보냅니다. 이는 같은 순수 상태 세 개의 곱이 아니라2차원 코드 공간에 저장한 결맞는 상태입니다. 부호화의 목적은 α,β를 알아내지 않고 상태와 참조계 얽힘을 보존하는 것입니다.
V|0⟩=|000⟩; V|1⟩=|111⟩
syndrome·고정 복구·논리 채널·오류 가족 전체의 정정 조건을 비교합니다.
반복 부호는 α|0⟩+β|1⟩를 α|000⟩+β|111⟩로 보냅니다. 이는 같은 순수 상태 세 개의 곱이 아니라2차원 코드 공간에 저장한 결맞는 상태입니다. 부호화의 목적은 α,β를 알아내지 않고 상태와 참조계 얽힘을 보존하는 것입니다.
V|0⟩=|000⟩; V|1⟩=|111⟩
논리 큐비트는 다. 양자 오류 정정은 임의의 복소 진폭과 참조계 얽힘까지 보존해야 한다. 계산 기저 입력 하나에서 올바른 답을 복구하는 것만으로는 부족하다.
세 큐비트 반복 부호화는 등거리 사상
다. 중첩은 로 가며, 독립된 복사본 세 개가 아니다. 따라서 복제 불가 정리와 모순되지 않는다. 8차원 물리 공간 안에 2차원 코드 공간을 만든다.
측정 기록과 조건부 제어, 채널 검증을 복습하자.
가환하는 두 관측량
를 사용한다. 두 코드워드는 모두 두 관측량에 대해 고유값 을 갖는다. 고유값을 로 표시하면 syndrome 사영은
다. syndrome은 parity 불일치를 알려 주지만 과 은 구분하지 않는다. 따라서 부호화 진폭을 알아내지 않는다. 반면 물리 큐비트 셋을 모두 로 측정하면 논리 표지를 알아내어 일반적인 논리 중첩을 파괴한다.
site 순서는 0,1,2이고 site0이 최상위 bit다. 복구는 관측한 syndrome과 맞는 최소 무게 X 오류를 적용한다.
| 오류 | syndrome | 복구 |
|---|---|---|
| 0,0 | ||
| 1,0 | ||
| 1,1 | ||
| 0,1 |
예를 들어 은 를 만든다. 두 항 모두 syndrome11에 속하므로 을 적용하면 coherence까지 복구한다. 논리 복호 를 거치면 원래 큐비트가 된다.
물리 오류 의 복구된 논리 가지 연산자는 다. 불가능한 가지는 확률이 0이며 정규화된 조건부 상태가 없다. 그 가지에 가상의 상태를 그리면 안 된다.
를 부호화한다. 뒤에는 다. syndrome10을 확률 1로 얻는다. 와 복호를 적용하면 밀도행렬의 비대각 원소 , 까지 복구한다.
점유확률만 복구하는 구현은 위상 손실을 놓친다. 수치 모형은 부호화 밀도행렬, 오류 후 행렬, 모든 syndrome 확률, 원시 복구 벡터와 조건부 논리 밀도행렬을 반환한다.
이 예제에는 특정 단일 Pauli 오류가 주어졌다. 여러 오류 가능성을 평균하는 확률적 잡음 채널과 구분해야 한다.
오류 가족 를 코드에서 정확히 정정할 필요충분조건은 모든 쌍에 대해
가 되는 것이다. 코드 사영 로 쓰면 다.
오류 사이의 겹침 행렬이 논리 기저 상태를 구분하지 않고 원하지 않는 논리 비대각 항도 없어야 한다는 뜻이다. 만 검사하면 교차 항을 놓친다. 부호화 입력 하나만 검사하면 논리 상태 의존성을 놓친다.
에서는 압축한 교차 항이 0이고 대각 항이 다. 오류 부분공간이 서로 직교하여 syndrome 측정으로 오류를 구별하면서 논리 대안은 구별하지 않는다.
를 포함한 오류 가족에 를 추가하면 교차 항은
로 스칼라 항등행렬이 아니다. 위상 반전은 를 로 바꾸지만 syndrome00은 유지한다. X 전용 복구는 이를 고치지 못한다. 이 코드는 임의의 단일 큐비트 Pauli 오류를 정정하지 않는다.
두 반전은 다른 단일 반전처럼 보일 수 있다. 은 와 syndrome이 같아 로 복구하면 논리 인 가 남는다. 세 반전은 syndrome00이므로 syndrome이 0이라고 오류가 없는 것도 아니다.
조건을 통과하려고 모든 오류 표지가 직교할 필요는 없다. 를 제외한 는 모두 같은 논리 Z로 작용해 공통 위상 반전으로 되돌릴 수 있고 교차 항은 스칼라 항등행렬이다. 이는 퇴화와 오류 가족 명시의 중요성을 보여 준다. 고정된 X 복구가 그 별도 위상 복구인 것은 아니다.
각 물리 큐비트가 독립적으로 확률 로 반전되고, 부호화·syndrome 측정·복구는 이상적이라고 하자. 반전 0개 또는 1개는 고치며 2개 또는 3개는 논리 X가 된다. 그 확률은
다. 따라서 복구 후 논리 채널은
다. 이면 로 줄어든다. 이면 , 이면 이다. 이는 고정된 다수결 복구다. 항상 세 bit가 반전된다고 알면 다른 복구를 선택할 수 있으므로 모든 매개변수에서 최적인 복호기라고 주장하지 않는다.
모형은 여덟 X 오류 마스크의 정확한 가중치·syndrome·유효 논리 연산자를 열거해 채널을 계산한다. 마지막 다항식만 대입하는 계산기가 아니다.
논리 는 에 불변이므로 모든 에서 입력 상태 충실도가 1이다. 그래도 가 항등 채널이 되는 것은 아니다. 의 입력 제곱 충실도는 다.
손대지 않는 참조계를 붙여 를 준비하자. 논리 채널 후 정규화 Choi 상태는
다. 두 Bell 상태가 직교하므로 최대 혼합 논리 입력에 대한 얽힘 충실도는 다. 에서 이며, 같은 채널의 입력 충실도는 여전히 1이다.
시각화에는 두 기준을 함께 표시해야 한다. 일부 상태를 보존하는 채널도 더 큰 계산에 필요한 상관을 손상할 수 있다.
일반 Pauli 정정에는 더 풍부한 코드가 필요하다. 내결함성은 측정·게이트·보조계 준비의 오류와 상관된 결함까지 고려한다. 이상적 복구 아래 논리 오류가 줄었다는 사실은 내결함성 임계값이나 확장 가능한 양자 컴퓨터를 증명하지 않는다.
AI 기반 과학 개발과 연결되는 습관은 성공한 입력 하나 대신 전체 연산과 불변량을 검증하는 것이다. 현재는 정확 계산과 본문이 있으며 Worker·그림·안내 실험·reader 통합은 남아 있다.
조건과 참조계 관점의 일차 자료는 Preskill 7장 7.2–7.3절이다. 위 행렬·예제·유한 잡음 계산은 이 교육과정에 맞추어 독립적으로 명시했다.
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