論文の概要: Quantum Approximation Optimization Algorithm for the trellis based Viterbi decoding of classical error correcting codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02292v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 08:25:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 13:00:32.298438
• Title: Quantum Approximation Optimization Algorithm for the trellis based Viterbi decoding of classical error correcting codes
• Title（参考訳）: 古典的誤り訂正符号のトレリスに基づくビタビ復号のための量子近似最適化アルゴリズム
• Authors: Mainak Bhattacharyya and Ankur Raina
• Abstract要約: 古典的誤り訂正符号に対する量子古典的ビタビ復号器を構築する。 トレリスに存在する誤りベクトルに対して,最小ハミング距離の任意の経路が見いだせることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20305676256390928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We construct a quantum-classical Viterbi decoder for the classical error-correcting codes. Viterbi decoding is a trellis-based procedure for maximum likelihood decoding of classical error-correcting codes. In this article, we show that any number of paths with the minimum Hamming distance with respect to the received erroneous vector present in the trellis can be found using the quantum approximate optimization algorithm. We construct a generalized method to map the Viterbi decoding problem into a parameterized quantum circuit for any classical linear block codes. We propose a uniform parameter optimization strategy to optimize the parameterized quantum circuit. We observe that the proposed method is efficient for generating low-depth trainable parameterized quantum circuits. This renders the hybrid decoder more efficient than previous attempts at making quantum Viterbi algorithm. We show that using uniform parameter optimization, we obtain parameters more efficiently for the parameterized quantum circuit than many previous attempts made through random sampling and fixing the parameters.
• Abstract（参考訳）: 古典的誤り訂正符号のための量子古典型ビタビデコーダを構築する。 ビタビ復号(viterbi decoding)は、古典的誤り訂正符号の最大精度復号のためのトレリスに基づく手続きである。 本稿では,トレリスに存在する受信ベクトルに対する最小ハミング距離の経路が,量子近似最適化アルゴリズムを用いて検出可能であることを示す。 ビタビ復号問題を任意の古典線形ブロック符号に対するパラメータ化量子回路にマッピングする一般化手法を構築した。 パラメータ化量子回路を最適化するための一様パラメータ最適化戦略を提案する。 提案手法は,低深さのトレーニング可能なパラメータ化量子回路を生成するのに有効である。 これにより、ハイブリッドデコーダは、量子ビタビアルゴリズムを作る以前の試みよりも効率的になる。 均一なパラメータ最適化を用いることで、パラメータのランダムサンプリングや修正による多くの試みよりも、パラメータ化量子回路のパラメータをより効率的に得ることを示す。

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