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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19971v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 05:58:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.026372
• 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: GraphQECは、線形時間複雑性を持つ安定化器コードのグラフ構造を機械学習に活用した、コードに依存しないデコーダである。 我々の手法は、任意の安定化符号をまたいだリアルタイム量子誤り訂正のための最初の普遍解である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.698141103370546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Scaling quantum computing to practical applications necessitates reliable quantum error correction. Although numerous correction codes have been proposed, the overall correction efficiency critically limited by the decode algorithms. We introduce GraphQEC, a code-agnostic decoder leveraging machine-learning on the graph structure of stabilizer codes with linear time complexity. GraphQEC demonstrates unprecedented accuracy and efficiency across all tested code families, including surface codes, color codes, and quantum low-density parity-check (QLDPC) codes. For instance, on a distance-12 QLDPC code, GraphQEC achieves a logical error rate of $9.55 \times 10^{-5}$, an 18-fold improvement over the previous best specialized decoder's $1.74 \times 10^{-3}$ under $p=0.005$ physical error rates, while maintaining $157\mu$s/cycle decoding speed. Our approach represents the first universal solution for real-time quantum error correction across arbitrary stabilizer codes.
• Abstract（参考訳）: 実用的なアプリケーションへの量子コンピューティングのスケーリングは、信頼できる量子エラー補正を必要とする。 多くの訂正符号が提案されているが、全体的な補正効率はデコードアルゴリズムによって著しく制限されている。 線形時間複雑性を持つ安定化器符号のグラフ構造を機械学習で学習するコード非依存デコーダであるGraphQECを紹介する。 GraphQECは、表面コード、カラーコード、量子低密度パリティチェック(QLDPC)コードを含む、テスト済みのすべてのコードファミリに対して、前例のない精度と効率を示す。 例えば、距離12のQLDPCコードでは、GraphQECは論理誤差率9.55 \times 10^{-5}$を達成し、前回の最高の特殊デコーダの1.74 \times 10^{-3}$よりも18倍改善した。 我々の手法は、任意の安定化符号をまたいだリアルタイム量子誤り訂正のための最初の普遍解である。

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