論文の概要: USDs: A universal stabilizer decoder framework using symmetry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15361v1
• Date: Wed, 21 Jan 2026 12:06:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.375599
• Title: USDs: A universal stabilizer decoder framework using symmetry
• Title（参考訳）: USDs:対称性を用いたユニバーサル・スタビライザー・デコーダ・フレームワーク
• Authors: Hoshitaro Ohnishi, Hideo Mukai,
• Abstract要約: Toric コードに有効であることを示す手法を一般化し,ラベルデジェネティクスの課題に対処できることを示す。 カラーコードでは,物理誤差率5%で復号精度が約0.8%向上し,Golayコードでは約0.1%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantum error correction is indispensable to achieving reliable quantum computation. When quantum information is encoded redundantly, a larger Hilbert space is constructed using multiple physical qubits, and the computation is performed within a designated subspace. When applying deep learning to the decoding of quantum error-correcting codes, a key challenge arises from the non-uniqueness between the syndrome measurements provided to the decoder and the corresponding error patterns that constitute the ground-truth labels. Building upon prior work that addressed this issue for the toric code by re-optimizing the decoder with respect to the symmetry inherent in the parity-check structure, we generalize this approach to arbitrary stabilizer codes. In our experiments, we employed multilayer perceptrons to approximate continuous functions that complement the syndrome measurements of the Color code and the Golay code. Using these models, we performed decoder re-optimization for each code. For the Color code, we achieved an improvement of approximately 0.8% in decoding accuracy at a physical error rate of 5%, while for the Golay code the accuracy increased by about 0.1%. Furthermore, from the evaluation of the geometric and algebraic structures in the continuous function approximation for each code, we showed that the design of generalized continuous functions is advantageous for learning the geometric structure inherent in the code. Our results also indicate that approximations that faithfully reproduce the code structure can have a significant impact on the effectiveness of reoptimization. This study demonstrates that the re-optimization technique previously shown to be effective for the Toric code can be generalized to address the challenge of label degeneracy that arises when applying deep learning to the decoding of stabilizer codes.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正は、信頼性の高い量子計算を達成するには不可欠である。 量子情報が冗長に符号化されると、複数の物理量子ビットを用いてより大きなヒルベルト空間を構築し、指定された部分空間内で計算を行う。 量子誤り訂正符号の復号化にディープラーニングを適用する場合、デコーダに提供されたシンドローム測定と、基底トラストラベルを構成する対応するエラーパターンとの間に不均一性から重要な課題が生じる。 パリティチェック構造に固有の対称性に関してデコーダを再最適化することにより、トーリックコードのこの問題に対処する先行研究に基づいて、このアプローチを任意の安定化器符号に一般化する。 実験では,カラーコードとGolayコードのシンドローム測定を補完する連続関数を近似するために多層パーセプトロンを用いた。 これらのモデルを用いて、各コードに対してデコーダの再最適化を行った。 カラーコードでは,物理誤差率5%で復号精度が約0.8%向上し,Golayコードでは約0.1%向上した。 さらに,各符号に対する連続関数近似における幾何学的および代数的構造の評価から,一般化された連続関数の設計は,符号に固有の幾何学的構造を学ぶのに有利であることを示した。 また,コード構造を忠実に再現する近似は,再最適化の有効性に大きな影響を及ぼす可能性が示唆された。 本研究は,従来のトーリック符号に有効な再最適化手法を一般化し,安定化器符号の復号化にディープラーニングを適用する際に生じるラベル縮退の課題に対処できることを実証する。

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