論文の概要: Learning to decode logical circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16999v1
• Date: Wed, 23 Apr 2025 18:00:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.11788
• Title: Learning to decode logical circuits
• Title（参考訳）: 論理回路の復号化
• Authors: Yiqing Zhou, Chao Wan, Yichen Xu, Jin Peng Zhou, Kilian Q. Weinberger, Eun-Ah Kim,
• Abstract要約: データ中心のモジュラーデコーダフレームワークであるMulti-Core Circuit Decoder(MCCD)を導入する。 MCCDは単一の量子ビットとエンタングリングゲートの両方を統一されたフレームワークで処理する。 提案手法はディープ論理量子回路における復号化問題に対するノイズモデル解である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.510386591426112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of quantum hardware bringing the error-corrected quantum circuits to the near future, the lack of an efficient polynomial-time decoding algorithms for logical circuits presents a critical bottleneck. While quantum memory decoding has been well-studied, inevitable correlated errors introduced by entangling logical gates prevent the straightforward generalization of quantum memory decoders. We introduce a data-centric modular decoder framework, Multi-Core Circuit Decoder (MCCD), consisting of decoder modules corresponding to each logical operation supported by the quantum hardware. The MCCD handles both single-qubit and entangling gates within a unified framework. We train MCCD using mirror-symmetric random Clifford circuits, demonstrating its ability to effectively learn correlated decoding patterns. Through extensive testing on circuits significantly deeper than those used in training, we show that MCCD maintains high logical accuracy while exhibiting competitive polynomial decoding time across increasing circuit depths and code distances. When compared with conventional decoders like Minimum Weight Perfect Matching (MWPM), Most Likely Error (MLE), and Belief Propagation with Ordered Statistics Post-processing (BP-OSD), MCCD achieves competitive accuracy with substantially better time efficiency, particularly for circuits with entangling gates. Our approach represents a noise-model agnostic solution to the decoding challenge for deep logical quantum circuits.
• Abstract（参考訳）: 誤り訂正量子回路を近い将来に実現する量子ハードウェアの開発により、論理回路のための効率的な多項式時間復号アルゴリズムが欠如していることが重要なボトルネックとなっている。 量子メモリ復号法はよく研究されているが、論理ゲートの絡み合いによって生じる必然的に相関する誤りは、量子メモリ復号器の直接的な一般化を妨げている。 量子ハードウェアがサポートする各論理演算に対応するデコーダモジュールからなる,データ中心のモジュールデコーダフレームワークであるMulti-Core Circuit Decoder (MCCD)を導入する。 MCCDは単一の量子ビットとエンタングリングゲートの両方を統一されたフレームワーク内で処理する。 我々はミラー対称ランダムクリフォード回路を用いてMCCDを訓練し、相関復号パターンを効果的に学習できることを実証した。 その結果,MCCDは回路深度や符号距離の増大にまたがる競合多項式復号時間を示しながら,高い論理的精度を維持していることがわかった。 Minimum Weight Perfect Matching (MWPM)、Most Likely Error (MLE)、Belief Propagation with Ordered Statistics Post-processing (BP-OSD)といった従来のデコーダと比較すると、MCCDは特にエンタングゲートを持つ回路において、より優れた時間効率で競合精度を達成している。 提案手法は,深部論理量子回路における復号化問題に対するノイズモデルに依存しない解である。

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