論文の概要: Error-rate-agnostic decoding of topological stabilizer codes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01977v2
- Date: Mon, 25 Apr 2022 18:00:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-05 23:56:10.967313
- Title: Error-rate-agnostic decoding of topological stabilizer codes
- Title（参考訳）: 位相安定器符号の誤り率非依存復号
- Authors: Karl Hammar, Alexei Orekhov, Patrik Wallin Hybelius, Anna Katariina
Wisakanto, Basudha Srivastava, Anton Frisk Kockum, Mats Granath
- Abstract要約: 我々は、位相フリップとビットフリップの相対確率というバイアスに依存するデコーダを開発するが、誤差率には依存しない。
我々のデコーダは、与えられたシンドロームの同値類における最も可能性の高いエラー連鎖の数と有効重みを数えることに基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficient high-performance decoding of topological stabilizer codes has the
potential to crucially improve the balance between logical failure rates and
the number and individual error rates of the constituent qubits. High-threshold
maximum-likelihood decoders require an explicit error model for Pauli errors to
decode a specific syndrome, whereas lower-threshold heuristic approaches such
as minimum weight matching are "error agnostic". Here we consider an
intermediate approach, formulating a decoder that depends on the bias, i.e.,
the relative probability of phase-flip to bit-flip errors, but is agnostic to
error rate. Our decoder is based on counting the number and effective weight of
the most likely error chains in each equivalence class of a given syndrome. We
use Metropolis-based Monte Carlo sampling to explore the space of error chains
and find unique chains, that are efficiently identified using a hash table.
Using the error-rate invariance the decoder can sample chains effectively at an
error rate which is higher than the physical error rate and without the need
for "thermalization" between chains in different equivalence classes. Applied
to the surface code and the XZZX code, the decoder matches maximum-likelihood
decoders for moderate code sizes or low error rates. We anticipate that,
because of the compressed information content per syndrome, it can be taken
full advantage of in combination with machine-learning methods to extrapolate
Monte Carlo-generated data.
- Abstract（参考訳）: トポロジカル安定化符号の効率的な高性能復号化は、構成キュービットの論理故障率と個数と個数エラー率のバランスを著しく改善する可能性がある。
高threshold maximum-likelihood decoderは、特定の症候群をデコードするためにpauliエラーの明確なエラーモデルを必要とするが、最小重量マッチングのような低thresholdヒューリスティックなアプローチは"エラー非依存"である。
ここでは、位相フリップとビットフリップの相対確率というバイアスに依存するデコーダを定式化する中間的アプローチを考えるが、誤差率には依存しない。
我々のデコーダは、与えられたシンドロームの各同値クラスにおける最も可能性の高いエラーチェーンの数と有効重みを数えることに基づいている。
我々は,metropolisベースのモンテカルロサンプリングを用いてエラーチェーンの空間を探索し,ハッシュテーブルを用いて効率的に同定されるユニークなチェーンを見つける。
エラーレートの不変性を用いることで、デコーダは物理的エラー率よりも高く、同値クラスのチェーン間での「熱化」を必要としないエラーレートで効果的に連鎖をサンプリングすることができる。
表面コードとXZZXコードに適用すると、デコーダは中程度のコードサイズやエラー率の低い最大値のデコーダと一致する。
我々は,シンドロームごとの圧縮情報量により,モンテカルロ生成データを外挿する機械学習手法と組み合わせることで,最大限に活用できると予測している。
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