論文の概要: Improved accuracy for decoding surface codes with matching synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12135v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 05:34:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 15:03:23.115613
• Title: Improved accuracy for decoding surface codes with matching synthesis
• Title（参考訳）: 整合合成による曲面符号の復号化精度の向上
• Authors: Cody Jones,
• Abstract要約: 本稿では、デコーダのアンサンブルからエラーの高次割当を生成する量子コードデコードのためのマッチング合成法を提案する。 マッチング合成は、最小ウェイトハイパーグラフマッチング問題に対する近似解のアンサンブルの解を取る。 一致合成は,60のアンサンブルサイズで精度が飽和し始め,良好なスケーリング特性を有することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40182506671515367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a method, called matching synthesis, for decoding quantum codes that produces an enhanced assignment of errors from an ensemble of decoders. We apply matching synthesis to develop a decoder named Libra, and show in simulations that Libra increases the error-suppression ratio $\Lambda$ by about $10\%$. Matching synthesis takes the solutions of an ensemble of approximate solvers for the minimum-weight hypergraph matching problem, and produces a new solution that combines the best local solutions, where locality depends on the hypergraph. We apply matching synthesis to an example problem of decoding surface codes with error correlations in the conventional circuit model, which induces a hypergraph with hyperedges that are local in space and time. We call the matching-synthesis decoder Libra, and in this example the ensemble consists of correlated minimum-weight matching using a different hypergraph with randomly perturbed error probabilities for each ensemble member. Furthermore, we extend matching synthesis to perform summation of probability for multiple low-weight solutions and at small computational overhead, approximating the probability of an equivalence class; in our surface code problem, this shows a modest additional benefit. We show that matching synthesis has favorable scaling properties where accuracy begins to saturate with an ensemble size of 60, and we remark on pathways to real-time decoding at near-optimal decoding accuracy if one has an accurate model for the distribution of errors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、デコーダのアンサンブルからエラーの高次割当を生成する量子コードデコードのためのマッチング合成法を提案する。 マッチング合成を適用し、Libra というデコーダを開発し、Libra が誤差圧縮比 $\Lambda$ を約10\%$ 増加させることを示す。 マッチング合成は、最小ウェイトなハイパーグラフマッチング問題に対する近似解の集合の解を取り、局所性がハイパーグラフに依存する最適な局所解を組み合わせた新しい解を生成する。 本稿では,空間と時間に局所的なハイパーエッジを持つハイパーグラフを誘導する従来の回路モデルにおいて,誤り相関付き曲面符号の復号化問題に対してマッチング合成を適用した。 我々はマッチング合成デコーダLibraと呼び、この例では、アンサンブルメンバー毎にランダムに摂動誤差の確率を持つ異なるハイパーグラフを用いて、相関する最小限のマッチングからなる。 さらに、マッチング合成を拡張して、複数の低ウェイト解の確率の和と計算オーバーヘッドを小さくし、同値クラスの確率を近似する。 一致合成は60のアンサンブルサイズで精度が飽和し始め、誤差分布の正確なモデルを持つ場合、ほぼ最適復号精度でリアルタイム復号を行う経路について述べる。

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