論文の概要: A High-Performance List Decoding Algorithm for Surface Codes with Erroneous Syndrome
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06979v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 03:12:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 15:47:11.607407
- Title: A High-Performance List Decoding Algorithm for Surface Codes with Erroneous Syndrome
- Title（参考訳）: 誤認識を伴う表面符号の高速リスト復号アルゴリズム
- Authors: Jifan Liang, Qianfan Wang, Lvzhou Li, Xiao Ma,
- Abstract要約: 本稿では,誤動作を伴う表面符号に対する高性能なリスト復号法を提案する。
誤症候群情報に対処するため,症候群ソフト情報を組み込むことにより,症候群の記載も可能とした。
数値計算により,提案アルゴリズムは誤動作を伴う表面符号の復号性能を著しく向上することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.191400697168389
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum error-correcting codes (QECCs) are necessary for fault-tolerant quantum computation. Surface codes are a class of topological QECCs that have attracted significant attention due to their exceptional error-correcting capabilities and easy implementation. In the decoding process of surface codes, the syndromes are crucial for error correction, though they are not always correctly measured. Most of the existing decoding algorithms for surface codes are not equipped to handle erroneous syndrome information or need additional measurements to correct syndromes with errors, which implies a potential increase in inference complexity and decoding latency. In this paper, we propose a high-performance list decoding algorithm for surface codes with erroneous syndromes. More specifically, to cope with erroneous syndrome information, we incorporate syndrome soft information, allowing the syndrome to be listed as well. To enhance the efficiency of the list decoding algorithm, we use LCOSD, which can significantly reduce the average list size in classical error correction compared with the conventional ordered statistics decoding (OSD). Numerical results demonstrate that our proposed algorithm significantly improves the decoding performance of surface codes with erroneous syndromes compared to minimum-weight perfect matching (MWPM) and BP decoders.
- Abstract（参考訳）: フォールトトレラント量子計算にはQECC(Quantum error-correcting code)が必要である。
表面符号はトポロジカルQECCのクラスであり、例外的な誤り訂正機能と簡単な実装のために大きな注目を集めている。
表面符号の復号過程において、このシンドロームは必ずしも正確に測定されるわけではないが、誤り訂正には不可欠である。
サーフェスコードの既存の復号アルゴリズムのほとんどは、誤ったシンドローム情報を処理したり、エラーのあるシンドロームを補正するための追加の測定を必要としないため、推論の複雑さと復号遅延が潜在的に増加する可能性がある。
本稿では,誤動作を伴う表面符号に対する高性能なリスト復号法を提案する。
より具体的には、誤症候群情報に対処するために、症候群ソフト情報を組み込んで、症候群をリストアップする。
リスト復号アルゴリズムの効率を向上させるため,従来の順序付き統計復号法(OSD)と比較して,古典的誤り訂正における平均リストサイズを大幅に削減できるLCOSDを用いる。
数値計算により,提案アルゴリズムは最小値完全マッチング (MWPM) やBPデコーダと比較して,誤動作を伴う表面符号の復号性能を著しく向上することを示した。
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