論文の概要: Neural Minimum Weight Perfect Matching for Quantum Error Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00242v1
• Date: Thu, 01 Jan 2026 07:25:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.3332
• Title: Neural Minimum Weight Perfect Matching for Quantum Error Codes
• Title（参考訳）: 量子エラー符号に対するニューラル最小重みマッチング
• Authors: Yotam Peled, David Zenati, Eliya Nachmani,
• Abstract要約: NMWPM(Neural Minimum Weight Perfect Matching)と呼ばれるデータ駆動デコーダを提案する。 その結果,標準基準値よりも論理誤差率 (LER) が有意に低下した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.525883733645578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Realizing the full potential of quantum computation requires Quantum Error Correction (QEC). QEC reduces error rates by encoding logical information across redundant physical qubits, enabling errors to be detected and corrected. A common decoder used for this task is Minimum Weight Perfect Matching (MWPM) a graph-based algorithm that relies on edge weights to identify the most likely error chains. In this work, we propose a data-driven decoder named Neural Minimum Weight Perfect Matching (NMWPM). Our decoder utilizes a hybrid architecture that integrates Graph Neural Networks (GNNs) to extract local syndrome features and Transformers to capture long-range global dependencies, which are then used to predict dynamic edge weights for the MWPM decoder. To facilitate training through the non-differentiable MWPM algorithm, we formulate a novel proxy loss function that enables end-to-end optimization. Our findings demonstrate significant performance reduction in the Logical Error Rate (LER) over standard baselines, highlighting the advantage of hybrid decoders that combine the predictive capabilities of neural networks with the algorithmic structure of classical matching.
• Abstract（参考訳）: 量子計算の完全なポテンシャルを実現するには、量子エラー補正(Quantum Error Correction, QEC)が必要である。 QECは、冗長な物理量子ビットをまたいで論理情報を符号化することでエラー率を低減し、エラーの検出と修正を可能にする。 このタスクに使用される一般的なデコーダは、最も起こりそうなエラー連鎖を特定するためにエッジウェイトに依存するグラフベースのアルゴリズムである最小ウェイトパーフェクトマッチング(MWPM)である。 本研究では,NMWPM(Neural Minimum Weight Perfect Matching)と呼ばれるデータ駆動デコーダを提案する。 我々のデコーダは、グラフニューラルネットワーク(GNN)を統合したハイブリッドアーキテクチャを使用して、局所的なシンドロームの特徴を抽出し、トランスフォーマーを使用して長距離グローバル依存関係をキャプチャし、MWPMデコーダの動的エッジ重みを予測する。 非微分可能MWPMアルゴリズムによるトレーニングを容易にするために、エンドツーエンドの最適化を可能にする新しいプロキシ損失関数を定式化する。 本研究は,ニューラルネットワークの予測能力と古典的マッチングのアルゴリズム構造を組み合わせたハイブリッドデコーダの利点を浮き彫りにした。

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