拓扑表面码的学习转换

对于表面编码而言,拓扑量子序使得逻辑量子信息能够被编码在稳健的长程纠缠多体量子态中。然而,当观测者通过对底层量子比特进行测量来探测该量子态,从而收集一组高度关联的经典快照时,会引发两个密切相关的问题:(i)测量是否会使量子态的拓扑序退相干;(ii)从这些快照中能获取多少逻辑信息?本研究针对所有量子比特在均匀基矢下测量的情况回答了这些问题。研究发现:对于远离克利福德X、Y、Z方向(如X+Y+Z基矢)的一般测量角度,逻辑信息始终以下列两种方式之一得以保留:(i)弱测量时,拓扑序具有绝对鲁棒性;(ii)投影测量时,量子态虽不可避免地坍缩,但逻辑量子信息会以层析成像完备的经典“影子”形式从量子系统完整转移至观测者。在此类一般测量角度下的投影测量极限中,由玻恩概率决定的测量集合可用二维张量网络表示,该网络可费米子化为对称类DIII中的无序自由费米子网络模型,从而产生马约拉纳“金属”相。当测量角度偏向X或Z极限时,存在临界角标志学习转变阈值——超越该阈值后经典“影子”不再提供完整层析信息(退化为对逻辑X或Z态的测量)。该学习转变可用网络模型语言描述为“金属-绝缘体”相变...
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提交arXiv: 2025-12-22 19:00

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