論文の概要: A matching decoder for bivariate bicycle codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22770v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 09:00:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.610536
• Title: A matching decoder for bivariate bicycle codes
• Title（参考訳）: 二変量自転車符号の整合デコーダ
• Authors: Kaavya Sahay, Dominic J. Williamson, Benjamin J. Brown,
• Abstract要約: そこで本稿では,コード対称性のマッチングによる修正を迅速に行うために,"シリンダートリック"と呼ぶ手法を提案する。 我々は,デコーダを全体コードファミリ,巡回ハイパーグラフ生成コード,一般化トーリックコード,そして最近提案された方向性コードでベンチマークする。 これらの符号のサブセットの場合、デコーダは、信念の伝播や「過剰なマッチング」といった戦略との整合性を高めることで、大幅に改善できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8739101659113153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The discovery of new quantum error-correcting codes that encode several logical qubits into relatively few physical qubits motivates the development of efficient and accurate methods of decoding these systems. Here, we adopt the minimum-weight perfect matching algorithm, a subroutine invaluable to decoding topological codes, to decode bivariate bicycle codes. Using the equivalence of bivariate bicycle codes to copies of the toric code, we propose a method we call the 'cylinder trick' to rapidly find a correction using matching on code symmetries. We benchmark our decoder on the gross code family, cyclic hypergraph-product codes, generalized toric codes, and recently proposed directional codes, demonstrating the general applicability of our protocol. For a subset of these codes, we find that our decoder can be significantly improved by augmenting matching with strategies including belief propagation and 'over-matching', thus achieving performance competitive with state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 数個の論理量子ビットを比較的少数の物理量子ビットにエンコードする新しい量子誤り訂正符号の発見は、これらのシステムを復号する効率的かつ正確な方法の開発を動機付けている。 ここでは,二変量自転車符号の復号化のために,トポロジカル符号の復号化に有効なサブルーチンである最小ウェイト完全マッチングアルゴリズムを採用する。 そこで本研究では,二変量自転車コードとトーリックコードのコピーの等価性を用いて,コード対称性のマッチングによる訂正を高速に行う手法を「シリンダートリック」と呼ぶ。 我々は,デコーダを総括コードファミリ,巡回ハイパーグラフ生成コード,一般化トーリックコード,そして最近提案された方向コードでベンチマークし,プロトコルの汎用性を実証した。 これらのコードのサブセットについては,信条伝播や「過剰なマッチング」といった戦略との整合性を高め,最先端のアプローチと競合する性能を実現することで,デコーダの大幅な向上が期待できる。

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