論文の概要: Hierarchical Qubit-Merging Transformer for Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11593v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 16:31:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.458982
• Title: Hierarchical Qubit-Merging Transformer for Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: 量子誤り訂正のための階層的量子化変換器
• Authors: Seong-Joon Park, Hee-Youl Kwak, Yongjune Kim,
• Abstract要約: 量子誤り訂正方式は論理情報を保護するために物理的誤りを効果的に解決しなければならない。 本稿では,新規かつ汎用的な復号化フレームワークであるHQMTを提案する。 HQMTは、専用量子ビットマージ層を統合することで、表面符号の論理的誤り率を著しく低くする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.328728010370634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For reliable large-scale quantum computation, a quantum error correction (QEC) scheme must effectively resolve physical errors to protect logical information. Leveraging recent advances in deep learning, neural network-based decoders have emerged as a promising approach to enhance the reliability of QEC. We propose the Hierarchical Qubit-Merging Transformer (HQMT), a novel and general decoding framework that explicitly leverages the structural graph of stabilizer codes to learn error correlations across multiple scales. Our architecture first computes attention locally on structurally related groups of stabilizers and then systematically merges these qubit-centric representations to build a global view of the error syndrome. The proposed HQMT achieves substantially lower logical error rates for surface codes by integrating a dedicated qubit-merging layer within the transformer architecture. Across various code distances, HQMT significantly outperforms previous neural network-based QEC decoders as well as a powerful belief propagation with ordered statistics decoding (BP+OSD) baseline. This hierarchical approach provides a scalable and effective framework for surface code decoding, advancing the realization of reliable quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高い大規模量子計算では、量子エラー補正(QEC)方式は論理情報を保護するために物理的エラーを効果的に解決しなければならない。 ディープラーニングの最近の進歩を活用して、ニューラルネットワークベースのデコーダは、QECの信頼性を高めるための有望なアプローチとして登場した。 本稿では,複数スケールにわたる誤り相関を学習するために安定化器符号の構造グラフを明示的に活用する,新規で汎用的な復号化フレームワークである階層的Qubit-Merging Transformer(HQMT)を提案する。 我々のアーキテクチャは、まず、構造的に関連する安定化器のグループに局所的に注意を計算し、その後、これらのキュービット中心の表現を体系的にマージして、エラーシンドロームのグローバルなビューを構築する。 提案したHQMTは、トランスアーキテクチャに専用クビットマージ層を統合することにより、表面符号の論理的誤り率を著しく低くする。 HQMTは、様々なコード距離にわたって、従来のニューラルネットワークベースのQECデコーダと、順序付き統計復号(BP+OSD)ベースラインによる強力な信条伝播を著しく上回る。 この階層的なアプローチは、表面コード復号化のためのスケーラブルで効果的なフレームワークを提供し、信頼性の高い量子コンピューティングの実現を促進する。

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