論文の概要: Single-Shot Decoding of Biased-Tailored Quantum LDPC Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06316v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 03:43:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.963169
• Title: Single-Shot Decoding of Biased-Tailored Quantum LDPC Codes
• Title（参考訳）: Biased-Tailored Quantum LDPC符号のシングルショット復号
• Authors: Devon Campbell,
• Abstract要約: 量子プロセッサは、しばしばバイアスのあるノイズとノイズの多い読み出しの影響を受けます。 この作業は、これらの課題に対処するための2つの補完的な戦略を組み合わせる。 擬似環状プロトグラフシードを用いて構築した4次元昇降ハイパーグラフ(4D-LHP)コードにこれらのアイデアを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum processors are often affected by biased noise and noisy readout, which reduce reliability and reproducibility. This work combines two complementary strategies to address these challenges. The first is bias tailoring, which aligns stabilizers with the dominant error type. The second is single-shot (SS) decoding, which uses metachecks to identify measurement faults from just one noisy round. We implement these ideas in a four-dimensional lifted hypergraph product (4D-LHP) code constructed from quasi-cyclic protograph seeds. Simulation results show that bias tailoring lowers the word-error rate (WER) by 20-60 percent across realistic Z:X bias ratios (from 1:1 up to 1000:1), with the largest improvements at moderate bias. When measurement noise is present, a single SS round recovers more than one third of the performance lost to readout errors. Moreover, metachecks identify over 99.8 percent of faulty syndromes, providing near-complete fault visibility even with limited correction power. Together, these findings demonstrate that 4D-LHP codes maintain strong resilience under realistic noise, making them promising candidates for integration into orchestrated QPU-CPU workflows.
• Abstract（参考訳）: 量子プロセッサは、しばしばバイアスノイズやノイズの多い読み出しの影響を受け、信頼性と再現性を低下させる。 この作業は、これらの課題に対処するための2つの補完的な戦略を組み合わせる。 ひとつはバイアス調整で、安定化器を支配的なエラータイプと整合させる。 2つ目はシングルショット(SS)デコーディングで、メタチェックを使用して、たった1ラウンドのノイズから計測障害を識別する。 擬似環状プロトグラフシードを用いて構築した4次元昇降ハイパーグラフ(4D-LHP)コードにこれらのアイデアを実装した。 シミュレーションの結果, 単語誤り率(WER)は, 現実的Z:X偏差比(1:1から1000:1)で20～60%低下し, 適度偏差では最大の改善が見られた。 測定ノイズが存在する場合、1回のSSラウンドは、読み出し誤差によって損失した性能の3分の1以上を回復する。 さらに、メタチェックは99.8%以上の障害症候群を識別し、修正力に制限があるにもかかわらずほぼ完全な障害の可視性を提供する。 これらの結果から、4D-LHP符号は現実的な雑音下で強いレジリエンスを維持しており、編成されたQPU-CPUワークフローに統合される可能性が示唆された。

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