論文の概要: Reinforcement Learning for Enhanced Advanced QEC Architecture Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19279v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 07:08:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.218442
• Title: Reinforcement Learning for Enhanced Advanced QEC Architecture Decoding
• Title（参考訳）: 高度なQECアーキテクチャデコーディングのための強化学習
• Authors: Yidong Zhou, Lingyi Kong, Yifeng Peng, Zhiding Liang,
• Abstract要約: 本研究は,先進的なQECアーキテクチャの復号化を促進するために,ハイブリッドおよびマルチエージェントアプローチを含む強化学習手法の適用について検討する。 ノイズシンドローム測定から最適な戦略を学習するRLの能力を生かして、論理誤差率と拡張性の向上を実現する可能性を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.159020226352125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of promising quantum error correction (QEC) codes with efficient resource utilization and high-performance fault-tolerant quantum memories signifies a critical step towards realizing practical quantum computation. While surface codes have been a dominant approach, their limitations have spurred the development of more advanced QEC architectures. These advanced codes often present increased complexity, demanding innovative decoding methodologies. This work investigates the application of reinforcement learning (RL) techniques, including hybrid and multi-agent approaches, to enhance the decoding of various advanced QEC architectures. By leveraging the ability of RL to learn optimal strategies from noisy syndrome measurements, we explore the potential for achieving improved logical error rates and scalability compared to traditional decoding methods. Our approach examines the adaptation of reinforcement learning to exploit the structural properties of these modern QEC models. We also explore the benefits of combining different RL algorithms to address the multifaceted nature of the decoding problem, considering factors such as code degeneracy and real-world noise characteristics. With our proposed method, we are able to demonstrate that an autonomously trained agent can derive decoding schemes for the complex decoding requirement of advanced QEC architectures.
• Abstract（参考訳）: 効率的な資源利用と高性能なフォールトトレラント量子メモリを備えた有望な量子誤り訂正(QEC)符号の出現は、実用的な量子計算の実現に向けた重要なステップを示している。 サーフェスコードは主要なアプローチであるが、その制限によりより先進的なQECアーキテクチャの開発が加速した。 これらの高度なコードは、しばしば複雑さを増し、革新的な復号法を必要とする。 本研究では、ハイブリッドおよびマルチエージェントアプローチを含む強化学習(RL)技術を適用し、様々な先進的なQECアーキテクチャの復号化を促進する。 ノイズシンドローム測定から最適な戦略を学習するRLの能力を生かして,従来の復号法と比較して,論理的誤り率やスケーラビリティの向上を実現する可能性を探る。 そこで本研究では,これらのQECモデルの構造特性を活用するため,強化学習の適応について検討する。 また、コード縮退や実世界の雑音特性といった要因を考慮し、異なるRLアルゴリズムを組み合わせて復号問題の多面的性質に対処する利点についても検討する。 提案手法により、自律的に訓練されたエージェントが、高度なQECアーキテクチャの複雑なデコード要求に対してデコードスキームを導出できることを実証できる。

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