Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improved Belief Propagation Decoding on Surface Codes with High Accuracy and Low Latency

論文の概要: Improved Belief Propagation Decoding on Surface Codes with High Accuracy and Low Latency

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11523v1
Date: Tue, 16 Jul 2024 09:03:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 15:52:20.918476
Title: Improved Belief Propagation Decoding on Surface Codes with High Accuracy and Low Latency
Title（参考訳）: 高精度で低レイテンシな表面符号上での信念伝搬復号法の改良
Authors: Jiahan Chen, Zhipeng Liang, Zhengzhong Yi, Xuan Wang,
Abstract要約: EWAInit-BPは、順序統計復号処理を行わないBP改善の中で最高精度を達成している。理論上のO(1)時間複雑性と高精度により、高精度リアルタイムデコーダの候補となる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.916355710767515
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantum error correction is crucial for universal quantum computing, requiring highly accurate and low-latency decoding algorithms. Belief Propagation (BP) is notable for its linear time complexity and general applicability to quantum LDPC codes. However, BP performs poorly on highly degenerate codes without Order Statistic Decoding (OSD) post-processing, which significantly increases time complexity. We focus on improving BP's performance on surface codes. We first propose Momentum-BP and AdaGrad-BP, inspired by machine learning optimization techniques, to reduce the oscillation of message updating and break the symmetric trapping sets. We further propose EWAInit-BP, which adaptively updates initial probabilities and exhibits aggressive exploration capabilities. EWAInit-BP achieves the highest accuracy among BP improvements without OSD post-processing on planar surface code, toric code, and XZZX surface code, providing a 1~3 orders of magnitude improvement compared to traditional BP, and demonstrating the error correction capability even under parallel scheduling. Its theoretical O(1) time complexity and high accuracy make it a promising candidate for high-precision real-time decoders.
Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正は普遍量子コンピューティングにとって不可欠であり、高精度で低遅延の復号アルゴリズムを必要とする。 BP(Breief Propagation)は、線形時間複雑性と量子LDPC符号の適用性で有名である。しかし、BPは秩序統計復号(OSD)後処理を使わずに高度に縮退したコードでは性能が悪く、時間的複雑さが著しく増大する。我々は、表面符号におけるBPの性能改善に焦点をあてる。まず,機械学習最適化技術にヒントを得たMomentum-BPとAdaGrad-BPを提案する。さらに、初期確率を適応的に更新し、積極的な探索能力を示すEWAInit-BPを提案する。 EWAInit-BPは、平面面符号、トーリック符号、XZZX面符号をOSD後処理することなく、BPの改善の中で最高精度を達成し、従来のBPに比べて1～3桁の精度向上を実現し、並列スケジューリング下でもエラー訂正能力を実証した。理論上のO(1)時間複雑性と高精度により、高精度リアルタイムデコーダの候補となる。

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