Краткое содержание

arXiv:2511.12482v1 Тип анонса: cross Аннотация: Квантовая коррекция ошибок необходима для отказоустойчивых квантовых вычислений. Однако стандартные методы, основанные на активных измерениях, могут вносить дополнительные ошибки. Автономная квантовая коррекция ошибок (AQEC) позволяет обойти эту проблему за счёт использования управляемой диссипации и накачки в бозонных системах, но поиск практических схем кодирования остаётся сложной задачей из-за строгих условий Книлла – Лафлама. В данной работе мы используем глубокое обучение с подкреплением, усиленное методом последовательного обучения, для обнаружения бозонных кодов в рамках приближённой AQEC, устойчивых к одновременным потерям как одного, так и двух фотонов. Мы представляем аналитическое решение уравнения для матрицы плотности в приближённых условиях, которое может значительно ускорить процесс обучения с подкреплением. Агент сначала находит кодированное подпространство, превосходящее точку безубыточности, за счёт быстрого исследования в ограниченном эволюционном временном интервале, а затем стратегически его точно настраивает.