論文の概要: Efficient and Universal Neural-Network Decoder for Stabilizer-Based Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19971v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 10:56:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:58:45.328930
• Title: Efficient and Universal Neural-Network Decoder for Stabilizer-Based Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: 安定化器に基づく量子エラー補正のための効率的で普遍的なニューラルネットワークデコーダ
• Authors: Gengyuan Hu, Wanli Ouyang, Chao-Yang Lu, Chen Lin, Han-Sen Zhong,
• Abstract要約: 本稿では,線形アテンションシーケンスモデリングとグラフニューラルネットワークに基づくユニバーサルデコーダを提案する。 実験により, このデコーダは, 精度と速度の両面において, 特殊アルゴリズムよりも優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.698141103370546
• License:
• Abstract: Quantum error correction is crucial for large-scale quantum computing, but the absence of efficient decoders for new codes like quantum low-density parity-check (QLDPC) codes has hindered progress. Here we introduce a universal decoder based on linear attention sequence modeling and graph neural network that operates directly on any stabilizer code's graph structure. Our numerical experiments demonstrate that this decoder outperforms specialized algorithms in both accuracy and speed across diverse stabilizer codes, including surface codes, color codes, and QLDPC codes. The decoder maintains linear time scaling with syndrome measurements and requires no structural modifications between different codes. For the Bivariate Bicycle code with distance 12, our approach achieves a 39.4% lower logical error rate than previous best decoders while requiring only ~1% of the decoding time. These results provide a practical, universal solution for quantum error correction, eliminating the need for code-specific decoders.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正は大規模量子コンピューティングにおいて重要であるが、量子低密度パリティチェック(QLDPC)符号のような新しい符号に対する効率的なデコーダが欠如しているため、進歩は妨げられている。 ここでは、線形アテンションシーケンスモデリングとグラフニューラルネットワークに基づく普遍デコーダを導入し、任意の安定化器コードのグラフ構造を直接操作する。 数値実験により、このデコーダは、表面符号、色符号、QLDPC符号を含む様々な安定化器符号の精度と速度の両方において、特殊アルゴリズムよりも優れていることが示された。 デコーダはシンドローム測定による線形時間スケーリングを維持しており、異なるコード間の構造的な変更は不要である。 距離12のBivariate Bicycle符号では,従来の最良復号器よりも39.4%低い論理誤り率を実現し,復号時間の約1%を要した。 これらの結果は、コード固有のデコーダの必要性を排除し、量子エラー訂正のための実用的で普遍的なソリューションを提供する。

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