論文の概要: Quantum Approximate Optimization for Decoding of Low-Density Parity-Check Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21124v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 17:22:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.858843
• Title: Quantum Approximate Optimization for Decoding of Low-Density Parity-Check Codes
• Title（参考訳）: 低密度パリティチェック符号の復号化のための量子近似最適化
• Authors: Krishnakanta Barik, Goutam Paul,
• Abstract要約: 低密度パリティ・チェック(LDPC)符号の復号化は、符号化理論の根本的な問題である。 BPはLDPCコードデコーディングの最も一般的な方法の1つである。 本稿では,LDPC符号に対するQAOAに基づく復号化フレームワークについて,復号化コスト関数を定式化して述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.530759252061682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Decoding Low-Density Parity-Check (LDPC) codes is a fundamental problem in coding theory, and Belief Propagation (BP) is one of the most popular methods for LDPC code decoding. However, BP may encounter convergence issues and suboptimal performance, especially for short-length codes and in high-noise channels. The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a type of Variational Quantum Algorithm (VQA) designed to solve combinatorial optimization problems by minimizing a problem-specific cost function. In this paper, we present a QAOA-based decoding framework for LDPC codes by formulating a decoding cost function that incorporates both parity-check constraints and soft channel reliability information. The resulting optimization problem is solved using QAOA to search for low-energy configurations corresponding to valid codewords. We test the proposed method through extensive numerical experiments and compare its performance with BP decoding. The experimental results demonstrate that the QAOA-based decoder achieves a higher probability of correctly recovering the transmitted codeword than BP across multiple experimental settings.
• Abstract（参考訳）: Decoding Low-Density Parity-Check (LDPC) codes is a fundamental problem in coding theory, and Belief Propagation (BP) is one of the most popular method for LDPC code decoding。 しかしBPは、特に短絡符号や高雑音チャネルにおいて、収束問題や準最適性能に遭遇する可能性がある。 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、問題固有のコスト関数を最小化して組合せ最適化問題を解決するために設計された変分量子アルゴリズム(VQA)の一種である。 本稿では,パーティチェック制約とソフトチャネル信頼性情報の両方を組み込んだ符号化コスト関数を定式化することにより,LDPC符号のQAOAに基づく復号化フレームワークを提案する。 得られた最適化問題はQAOAを用いて、有効なコードワードに対応する低エネルギー構成を探索する。 提案手法を広範囲な数値実験により検証し,その性能をBP復号法と比較した。 実験結果から,QAOAをベースとしたデコーダは,複数の実験環境において,BPよりも高い精度で送信されたコードワードを復元することを示す。

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