論文の概要: Toward Uncertainty-Aware and Generalizable Neural Decoding for Quantum LDPC Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06257v1
• Date: Sun, 05 Oct 2025 01:08:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.067891
• Title: Toward Uncertainty-Aware and Generalizable Neural Decoding for Quantum LDPC Codes
• Title（参考訳）: 量子LDPC符号の不確実性と一般化可能なニューラルデコーディングに向けて
• Abstract要約: 量子誤り訂正(QEC)はスケーラブルな量子コンピューティングに不可欠である。 我々は,ドット生成物とマルチヘッドの両方に注意を集中させるベイズグラフニューラルデコーダである textbfQuBA を提案する。 textbfSAGU textbf(Sequential Aggregate Generalization under Uncertainty)は、ドメイン間の堅牢性を向上したマルチコードトレーニングフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9453554184019106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum error correction (QEC) is essential for scalable quantum computing, yet decoding errors via conventional algorithms result in limited accuracy (i.e., suppression of logical errors) and high overheads, both of which can be alleviated by inference-based decoders. To date, such machine-learning (ML) decoders lack two key properties crucial for practical fault tolerance: reliable uncertainty quantification and robust generalization to previously unseen codes. To address this gap, we propose \textbf{QuBA}, a Bayesian graph neural decoder that integrates attention to both dot-product and multi-head, enabling expressive error-pattern recognition alongside calibrated uncertainty estimates. Building on QuBA, we further develop \textbf{SAGU }\textbf{(Sequential Aggregate Generalization under Uncertainty)}, a multi-code training framework with enhanced cross-domain robustness enabling decoding beyond the training set. Experiments on bivariate bicycle (BB) codes and their coprime variants demonstrate that (i) both QuBA and SAGU consistently outperform the classical baseline belief propagation (BP), achieving a reduction of on average \emph{one order of magnitude} in logical error rate (LER), and up to \emph{two orders of magnitude} under confident-decision bounds on the coprime BB code $[[154, 6, 16]]$; (ii) QuBA also surpasses state-of-the-art neural decoders, providing an advantage of roughly \emph{one order of magnitude} (e.g., for the larger BB code $[[756, 16, \leq34]]$) even when considering conservative (safe) decision bounds; (iii) SAGU achieves decoding performance comparable to or even outperforming QuBA's domain-specific training approach.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正(QEC)はスケーラブルな量子コンピューティングには不可欠であるが、従来のアルゴリズムによる誤りの復号化は、精度の限界(すなわち論理的誤りの抑制)と高いオーバーヘッドをもたらす。 これまで、機械学習(ML)デコーダには、信頼性のある不確実性定量化と、それまで見つからなかったコードに対する堅牢な一般化という、実用的なフォールトトレランスに不可欠な2つの重要な特性が欠けていた。 このギャップに対処するために,ドット生成物とマルチヘッドの両方に注意を集中させるベイズグラフニューラルデコーダである \textbf{QuBA} を提案する。 QuBAをベースとして、トレーニングセットを超えてデコードを可能にするクロスドメインロバスト性を強化したマルチコードトレーニングフレームワークである \textbf{SAGU }\textbf{(Sequential Aggregate Generalization under Uncertainty)} を開発した。 Bivariate bike (BB)符号とその共振器変種による実験 (i)QuBA及びSAGUは、論理的誤り率(LER)において平均的な 'emph{one order of magnitude} の減少を達成し、また、共謀BB符号$[[[154, 6, 16]]$の自信決定境界の下で最大 'emph{two order of magnitude} まで、古典的基本的信念伝播(BP)を一貫して上回っている。 (ii) QuBAは最先端のニューラルデコーダを超越し、保守的(安全)な決定境界を考慮しても、大小のBB符号$[[756, 16, \leq34]$]に対して、およそ \emph{one order of magnitude}(例: BB符号$[[756, 16, \leq34]]$)の利点を提供する。 (iii) SAGUは、QuBAのドメイン固有のトレーニングアプローチに匹敵する、あるいは、さらに優れたデコード性能を達成する。

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