論文の概要: Quantum-enhanced belief propagation for LDPC decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08596v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 18:14:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:47.384963
• Title: Quantum-enhanced belief propagation for LDPC decoding
• Title（参考訳）: LDPC復号化のための量子強調的信念伝播
• Authors: Sheila M. Perez-Garcia, Ashley Montanaro,
• Abstract要約: 本稿では,信仰伝播の事前処理ステップとして機能する量子強調的信念伝播アルゴリズムを紹介する。 本研究は,症候群とコード長の相違パラメータを共用する可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Decoding low-density parity-check codes is critical in many current technologies, such as fifth-generation (5G) wireless networks and satellite communications. The belief propagation algorithm allows for fast decoding due to the low density of these codes. However, there is scope for improvement to this algorithm both in terms of its computational cost when decoding large codes and its error-correcting abilities. Here, we introduce the quantum-enhanced belief propagation (QEBP) algorithm, in which the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) acts as a pre-processing step to belief propagation. We perform exact simulations of syndrome decoding with QAOA, whose result guides the belief propagation algorithm, leading to faster convergence and a lower block error rate (BLER). In addition, through the repetition code, we study the possibility of having shared variational parameters between syndromes and, in this case, code lengths. We obtain a unique pair of variational parameters for level-1 QAOA by optimizing the probability of successful decoding through a transfer matrix method. Then, using these parameters, we compare the scaling of different QAOA post-processing techniques with code length.
• Abstract（参考訳）: 低密度パリティチェック符号の復号は、第5世代(5G)無線ネットワークや衛星通信など、現在の多くの技術において重要である。 信念伝播アルゴリズムは、これらの符号の密度が低いため、高速な復号化を可能にする。 しかし、このアルゴリズムには、デコード時の計算コストと誤り訂正能力の両方の観点から改善の余地がある。 本稿では、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)が、信念伝達の事前処理ステップとして機能する量子強化信念伝搬(QEBP)アルゴリズムを紹介する。 我々はQAOAを用いてシンドローム復号の正確なシミュレーションを行い、その結果が信念伝播アルゴリズムを導き、より高速な収束とブロック誤り率(BLER)をもたらす。 また、反復符号を用いて、症候群とこの場合のコード長の間で変動パラメータを共有できる可能性について検討した。 転送行列法による復号化の確率を最適化することにより、レベル1のQAOAに対して一意な変分パラメータを求める。 次に、これらのパラメータを用いて、異なるQAOA後処理手法のスケーリングとコード長を比較する。

関連論文リスト

• Breadth-first graph traversal union-find decoder [0.0]
  我々はその実装を単純化し、潜在的な復号速度の利点を提供するUnion-findデコーダの変種を開発する。 これらの手法が、非トポロジカル量子低密度パリティチェック符号のデコードにどのように適用できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T18:54:45Z)
• Near-optimal decoding algorithm for color codes using Population Annealing [44.99833362998488]
  回復操作を高い確率で行うデコーダを実装した。 異なる雑音モデルの下で4.8.8色符号格子上でのデコーダ性能について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T18:17:42Z)
• Efficient molecular conformation generation with quantum-inspired algorithm [4.625636280559916]
  本稿では,分子展開(MU)問題の解法として量子インスパイアされたアルゴリズムを提案する。 我々のアプローチによって決定されたコンフォメーションと密度汎関数理論(DFT)の根平均二乗偏差は無視できる。 その結果,量子ハードウェアが成熟する以前にも,現実的な問題を解決するために量子インスパイアされたアルゴリズムを適用できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T11:40:08Z)
• Testing the Accuracy of Surface Code Decoders [55.616364225463066]
  大規模でフォールトトレラントな量子計算は量子エラー訂正符号(QECC)によって実現される 本研究は,QECC復号方式の精度と有効性をテストするための最初の体系的手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T10:22:08Z)
• The END: An Equivariant Neural Decoder for Quantum Error Correction [73.4384623973809]
  データ効率のよいニューラルデコーダを導入し、この問題の対称性を活用する。 本稿では,従来のニューラルデコーダに比べて精度の高い新しい同変アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T19:46:39Z)
• Deep Quantum Error Correction [73.54643419792453]
  量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。 本研究では,新しいエンペンド・ツー・エンドの量子誤りデコーダを効率的に訓練する。 提案手法は,最先端の精度を実現することにより,QECCのニューラルデコーダのパワーを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T08:16:26Z)
• Machine Learning-Aided Efficient Decoding of Reed-Muller Subcodes [59.55193427277134]
  Reed-Muller (RM) 符号は、一般的なバイナリインプットメモリレス対称チャネルの容量を達成する。 RM符号は制限されたレートのみを許容する。 効率的なデコーダは、RM符号に対して有限長で利用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-16T04:11:14Z)
• Neural Belief Propagation Decoding of Quantum LDPC Codes Using Overcomplete Check Matrices [60.02503434201552]
  元のチェック行列における行の線形結合から生成された冗長な行を持つチェック行列に基づいてQLDPC符号を復号する。 このアプローチは、非常に低い復号遅延の利点を付加して、復号性能を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T13:41:27Z)
• Syndrome decoding by quantum approximate optimization [5.625796693054094]
  我々は、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて、シンドローム復号問題に対処する。 本研究では,[7,4,3]ハミング符号のレベル4チェックベースのQAOAデコーディングを評価する。 退化量子符号のQAOA復号化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T03:40:25Z)
• Quantum Speedup for Higher-Order Unconstrained Binary Optimization and MIMO Maximum Likelihood Detection [2.5272389610447856]
  実数値の高次非制約二項最適化問題をサポートする量子アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,古典的領域におけるクエリの複雑さを低減し,量子領域における2次高速化を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T00:14:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。