論文の概要: Sparse Blossom: correcting a million errors per core second with minimum-weight matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15933v2
• Date: Tue, 14 Jan 2025 17:46:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:07.095405
• Title: Sparse Blossom: correcting a million errors per core second with minimum-weight matching
• Title（参考訳）: Sparse Blossom:最小ウェイトマッチングでコア毎秒100万エラーを修正する
• Authors: Oscar Higgott, Craig Gidney,
• Abstract要約: 本稿では,MWPMデコーダの高速実装について述べる。 我々のアルゴリズムはスパース・フラワーと呼ばれ、量子誤り訂正に関連する復号問題を直接解決するフラワー・アルゴリズムの変種である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03320194947871346
• License:
• Abstract: In this work, we introduce a fast implementation of the minimum-weight perfect matching (MWPM) decoder, the most widely used decoder for several important families of quantum error correcting codes, including surface codes. Our algorithm, which we call sparse blossom, is a variant of the blossom algorithm which directly solves the decoding problem relevant to quantum error correction. Sparse blossom avoids the need for all-to-all Dijkstra searches, common amongst MWPM decoder implementations. For 0.1% circuit-level depolarising noise, sparse blossom processes syndrome data in both $X$ and $Z$ bases of distance-17 surface code circuits in less than one microsecond per round of syndrome extraction on a single core, which matches the rate at which syndrome data is generated by superconducting quantum computers. Our implementation is open-source, and has been released in version 2 of the PyMatching library.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,最短値完全整合(MWPM)デコーダの高速実装について紹介する。このデコーダは,表面符号を含むいくつかの重要な量子誤り訂正符号に対する最も広く使われているデコーダである。 我々のアルゴリズムはスパース・フラワーと呼ばれ、量子誤り訂正に関連する復号問題を直接解決するフラワー・アルゴリズムの変種である。 Sparse flowerは、MWPMデコーダ実装に共通するオール・ツー・オールのDijkstraサーチの必要性を回避する。 0.1%の回路レベルの偏光ノイズに対して、スパース・スパーク・シンドロームは、量子コンピュータによってシンドロームデータが生成される速度と一致する単一のコア上のシンドローム抽出の1ラウンドあたり1マイクロ秒未満で距離17のサーフェスコード回路のベースをX$とZ$で処理する。 私たちの実装はオープンソースで、PyMatchingライブラリのバージョン2でリリースされています。

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