論文の概要: Efficient Machine-Learning-based decoder for Heavy Hexagonal QECC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09730v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 10:16:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-22 04:38:40.253116
• Title: Efficient Machine-Learning-based decoder for Heavy Hexagonal QECC
• Title（参考訳）: ヘキサゴナルQECCのための効率的な機械学習型デコーダ
• Authors: Debasmita Bhoumik, Ritajit Majumdar, Dhiraj Madan, Dhinakaran Vinayagamurthy, Shesha Raghunathan, Susmita Sur-Kolay
• Abstract要約: 表面符号のような位相符号は、通常、MWPM (Minimum Weight Perfect Matching) ベースのデコーダを使用してデコードされた。 近年の進歩により、トポロジカルコードは機械学習(ML)技術の展開によって効率的に復号化可能であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9670182163018803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Errors in heavy hexagonal code and other topological codes like surface code were usually decoded using the Minimum Weight Perfect Matching (MWPM) based decoders. Recent advances have shown that topological codes can be efficiently decoded by deploying machine learning (ML) techniques, for example, neural networks. In this work, we first propose an ML based decoder and show that this decoder can decode heavy hexagonal code efficiently, in terms of the values of threshold and pseudo-threshold, for various noise models. We show that the proposed ML based decoding method achieves $\sim 5$ times higher values of threshold than that by MWPM. Next, exploiting the property of subsystem codes, we define gauge equivalence in heavy hexagonal code, by which two different errors can belong to the same error class. We obtain a quadratic reduction in the number of error classes for both bit flip and phase flip errors, thus achieving a further improvement of $\sim 14\%$ in the threshold o ver the basic ML decoder. A novel technique of rank based gauge equivalence minimization to minimize the number of classes is further proposed, which is empirically faster than the previously mentioned gauge equivalence minimization.
• Abstract（参考訳）: ヘキサゴナル符号や表面符号などの位相符号の誤りは通常、MWPM(Minimum Weight Perfect Matching)ベースのデコーダを用いてデコードされた。 最近の進歩は、例えばニューラルネットワークのような機械学習(ML)技術をデプロイすることで、トポロジ的コードは効率的に復号化できることを示している。 本研究では,まずMLに基づくデコーダを提案し,このデコーダが各種ノイズモデルに対してしきい値と擬似閾値の値を用いてヘキサゴナルコードを効率的に復号可能であることを示す。 提案手法は,mwpm によるしきい値値よりも$\sim の5$倍高い値が得られることを示す。 次に,サブシステムの特性を生かして,2つの異なるエラーが同じエラークラスに属するヘキサゴナルコードのゲージ等価性を定義する。 ビットフリップと位相フリップの両方のエラークラス数を2次的に削減することで、基本mlデコーダのしきい値overにおける$\sim 14\%$のさらなる改善を実現する。 クラス数を最小化するためのランクベースゲージ同値最小化の新たな手法が提案され、前述のゲージ同値最小化よりも実験的に高速である。

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