論文の概要: Efficient Decoding of Surface Code Syndromes for Error Correction in Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10896v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 04:54:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 21:58:38.753961
• Title: Efficient Decoding of Surface Code Syndromes for Error Correction in Quantum Computing
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングにおける誤り訂正のための表面符号シンドロームの効率的な復号化
• Authors: Debasmita Bhoumik, Pinaki Sen, Ritajit Majumdar, Susmita Sur-Kolay, Latesh Kumar K J, and Sundaraja Sitharama Iyengar
• Abstract要約: 本稿では,2レベル(低レベル,高レベル)のMLベースの復号法を提案し,第1レベルが物理量子ビット上の誤りを訂正し,第2レベルが既存の論理的誤りを訂正する。 その結果,提案手法は擬似閾値としきい値のそれぞれ$sim10倍,$sim2倍の値が得られることがわかった。 より高度な訓練/テスト時間を持つMLモデルの使用は、デコーダの性能に大きな改善をもたらすものではないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09236074230806578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Errors in surface code have typically been decoded by Minimum Weight Perfect Matching (MWPM) based method. Recently, neural-network-based Machine Learning (ML) techniques have been employed for this purpose. Here we propose a two-level (low and high) ML-based decoding scheme, where the first level corrects errors on physical qubits and the second one corrects any existing logical errors, for different noise models. Our results show that our proposed decoding method achieves $\sim10 \times$ and $\sim2 \times$ higher values of pseudo-threshold and threshold respectively, than for MWPM. We show that usage of more sophisticated ML models with higher training/testing time, do not provide significant improvement in the decoder performance. Finally, data generation for training the ML decoder requires significant overhead hence lower volume of training data is desirable. We have shown that our decoder maintains a good performance with the train-test-ratio as low as $40:60$.
• Abstract（参考訳）: 表面符号の誤差は通常、MWPM (Minimum Weight Perfect Matching) ベースの方法で復号される。 近年,ニューラルネットワークに基づく機械学習(ML)技術が採用されている。 本稿では,2レベル(低・高)mlに基づく復号方式を提案する。1レベルは物理量子ビットの誤りを,もう1レベルは既存の論理エラーを異なるノイズモデルで訂正する。 提案手法は,MWPMよりも,擬似閾値と閾値の値が高い$\sim10 \times$と$\sim2 \times$を達成することを示す。 より高度な訓練/テスト時間を持つMLモデルの使用はデコーダ性能に大きな改善をもたらすものではないことを示す。 最後に、MLデコーダをトレーニングするためのデータ生成にはかなりのオーバーヘッドが必要であるため、トレーニングデータの少ないボリュームが望ましい。 当社のデコーダは40:60$という低いトレインテスト比で優れたパフォーマンスを維持しています。

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