論文の概要: Generalized Belief Propagation Algorithms for Decoding of Surface Codes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03214v1
- Date: Tue, 6 Dec 2022 18:37:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 16:35:45.096385
- Title: Generalized Belief Propagation Algorithms for Decoding of Surface Codes
- Title（参考訳）: 表面符号の復号化のための一般化された信念伝播アルゴリズム
- Authors: Josias Old and Manuel Rispler
- Abstract要約: 本稿では,表層符号の復号化に成功した外部再初期化ループを用いた一般化された信念伝搬法を提案する。
本研究では,非BPポストプロセッシング法で達成した閾値と同等の17%の閾値(20.6%の理想的な閾値)と,非BPポストプロセッシング法で得られた閾値(18.9%の理想しきい値)の14%の閾値を報告した。
- 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: Belief propagation (BP) is well-known as a low complexity decoding algorithm
with a strong performance for important classes of quantum error correcting
codes, e.g. notably for the quantum low-density parity check (LDPC) code class
of random expander codes. However, it is also well-known that the performance
of BP breaks down when facing topological codes such as the surface code, where
naive BP fails entirely to reach a below-threshold regime, i.e. the regime
where error correction becomes useful. Previous works have shown, that this can
be remedied by resorting to post-processing decoders outside the framework of
BP. In this work, we present a generalized belief propagation method with an
outer re-initialization loop that successfully decodes surface codes, i.e.
opposed to naive BP it recovers the sub-threshold regime known from decoders
tailored to the surface code and from statistical-mechanical mappings. We
report a threshold of 17% under independent bit-and phase-flip data noise (to
be compared to the ideal threshold of 20.6%) and a threshold value of 14% under
depolarizing data noise (compared to the ideal threshold of 18.9%), which are
on par with thresholds achieved by non-BP post-processing methods.
- Abstract（参考訳）: BP(Belief propagation)は、量子誤り訂正符号の重要なクラス、例えばランダム拡張符号の量子低密度パリティチェック(LDPC)符号クラスに対して高い性能を持つ低複雑性復号アルゴリズムとしてよく知られている。
しかし、表面コードのようなトポロジカルなコードに直面するとbpの性能が低下し、naive bpは完全に弱体化しない、すなわちエラー訂正が有用になるような状態に達することが知られている。
以前の研究では、BPのフレームワーク外のデコーダを後処理することで、これを修復できることが示されている。
そこで本研究では,外部再初期化ループを用いた一般化された信念伝播法を提案する。表面符号の復号化,すなわちnaive bpとは対照的に,表面符号に合わせたデコーダや統計機械マッピングから既知のサブスレッショルドレジームを回復する。
本研究では,非BPポストプロセッシング法で達成した閾値と同等の17%の閾値(20.6%の理想的な閾値)と,非BPポストプロセッシング法で得られた閾値(18.9%の理想しきい値)の14%の閾値を報告した。
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