論文の概要: DGR: Tackling Drifted and Correlated Noise in Quantum Error Correction via Decoding Graph Re-weighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16214v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 18:26:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 21:30:05.922871
• Title: DGR: Tackling Drifted and Correlated Noise in Quantum Error Correction via Decoding Graph Re-weighting
• Title（参考訳）: DGR:デコードグラフ再重み付けによる量子誤差補正におけるドリフトと相関ノイズの対応
• Authors: Hanrui Wang and Pengyu Liu and Yilian Liu and Jiaqi Gu and Jonathan Baker and Frederic T. Chong and Song Han
• Abstract要約: 量子オーバーヘッドを伴わない効率的なデコードグラフエッジ再重み付け戦略を提案する。 DGRは、平均ケースノイズミスマッチで論理誤差率を3.6倍にし、最悪のケースミスマッチで5000倍以上の改善を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.560476932996345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum hardware suffers from high error rates and noise, which makes directly running applications on them ineffective. Quantum Error Correction (QEC) is a critical technique towards fault tolerance which encodes the quantum information distributively in multiple data qubits and uses syndrome qubits to check parity. Minimum-Weight-Perfect-Matching (MWPM) is a popular QEC decoder that takes the syndromes as input and finds the matchings between syndromes that infer the errors. However, there are two paramount challenges for MWPM decoders. First, as noise in real quantum systems can drift over time, there is a potential misalignment with the decoding graph's initial weights, leading to a severe performance degradation in the logical error rates. Second, while the MWPM decoder addresses independent errors, it falls short when encountering correlated errors typical on real hardware, such as those in the 2Q depolarizing channel. We propose DGR, an efficient decoding graph edge re-weighting strategy with no quantum overhead. It leverages the insight that the statistics of matchings across decoding iterations offer rich information about errors on real quantum hardware. By counting the occurrences of edges and edge pairs in decoded matchings, we can statistically estimate the up-to-date probabilities of each edge and the correlations between them. The reweighting process includes two vital steps: alignment re-weighting and correlation re-weighting. The former updates the MWPM weights based on statistics to align with actual noise, and the latter adjusts the weight considering edge correlations. Extensive evaluations on surface code and honeycomb code under various settings show that DGR reduces the logical error rate by 3.6x on average-case noise mismatch with exceeding 5000x improvement under worst-case mismatch.
• Abstract（参考訳）: 量子ハードウェアは高いエラー率とノイズに悩まされており、直接動作するアプリケーションは非効率である。 qec(quantum error correction)は、複数のデータキュービットに分散して量子情報をエンコードし、シンドロームキュービットを使用してパリティをチェックする、フォールトトレランスに向けた重要な技術である。 MWPM(Minimum-Weight-Perfect-Matching)は、QECデコーダとして人気があり、シンドロームを入力とし、エラーを推測するシンドローム間のマッチングを見つける。 しかし、MWPMデコーダには2つの最重要課題がある。 第一に、実際の量子システムのノイズは時間とともに漂うことができるため、デコードグラフの初期重み付けと潜在的な不一致があり、論理的エラー率の深刻な性能低下に繋がる。 第二に、MWPMデコーダは独立したエラーに対処するが、2Qデポラライズチャネルのような実際のハードウェアで典型的な相関エラーに遭遇すると不足する。 量子オーバーヘッドのない効率的なデコードグラフエッジ再重み付け戦略であるDGRを提案する。 復号反復におけるマッチングの統計は、実際の量子ハードウェア上のエラーに関する豊富な情報を提供するという洞察を利用する。 デコードされたマッチングにおけるエッジとエッジペアの発生をカウントすることにより、各エッジの最新の確率とそれらの相関関係を統計的に推定することができる。 再重み付けプロセスは、アライメント再重み付けと相関再重み付けの2つの重要なステップを含む。 前者は実際の雑音に合わせて統計に基づいてmwpm重みを更新し、後者はエッジ相関を考慮した重みを調整する。 様々な条件下でのサーフェスコードとハニカムコードに対する広範囲な評価は、DGRが最悪のケースミスマッチで5000倍改善した平均ケースノイズミスマッチにおいて論理誤差率を3.6倍に削減していることを示している。

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