論文の概要: Analytical Theory of Greedy Peeling for Bivariate Bicycle Codes and Two-Shot Streaming Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11352v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 11:49:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.512193
• Title: Analytical Theory of Greedy Peeling for Bivariate Bicycle Codes and Two-Shot Streaming Decoding
• Title（参考訳）: バイバリケート自転車符号のグリーディピーリングと2ショットストリーミングデコードの解析理論
• Abstract要約: 本稿では,回路レベルの雑音下での自転車符号のグリードピーニング復号法の解析理論について述べる。 遅延グレーディ復号器は, 同一の論理誤差率を維持しつつ, p = 10-3 での信念伝播 (BP) よりも330倍の遅延低減を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an analytical theory of greedy peeling decoding for bivariate bicycle (BB) codes under circuit-level noise. The deferred greedy decoder achieves 330x latency reduction over belief propagation (BP) at p = 10^{-3} while maintaining identical logical error rate. Our main theoretical contribution is a closed-form collision resolution factor A_0 = |true collisions| / |birthday collisions|, derived from XOR syndrome analysis with no free parameters, that quantifies the fraction of detector-sharing fault pairs genuinely blocking iterative peeling. For the [[144,12,12]] Gross code, A_0 = 0.8685 (within 0.5% of the empirical value), with shared-2 pairs (4-cycles) always resolving under peeling. We show A_0 depends on the mean fault-graph degree d-bar rather than code size: A_0 = 0.87 for d-bar = 52 (Gross family) versus A_0 = 0.76 for d-bar = 17 ([[32,8,6]]). We establish a syndrome code stopping distance d_S = n/4.5 for the Gross family and demonstrate that [[32,8,6]] (d_S = 4) enables two-shot streaming decoding: T = 2 rounds achieve 89% peeling success with 1.29 +/- 0.03 LER ratio versus T = 12, at estimated latency ~50 ns. The full formula P_peel = exp(-A_0 * gamma_analytic * exp(-BTp) * n * p^2) is validated across five BB codes, four noise levels, and four values of T with R^2 = 0.86. Cross-platform reproduction of the Kunlun [[18,4,4]] experiment matches their hardware LER within 0.73 percentage points.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,二変量自転車 (BB) 符号の回路レベル雑音下でのグリーディ剥離復号法の解析理論について述べる。 遅延グレーディ復号器は, 同一の論理誤差率を維持しつつ, p = 10^{-3} での信念伝播(BP)よりも330倍の遅延低減を実現する。 我々の理論的な寄与は、XOR 症候群解析から得られた閉形式衝突分解因子 A_0 = |true collisions| / | birthday collisions| であり、これは、検出-共有断層ペアの分画を、実際に反復剥離をブロックする。 144,12,12]のグロス符号では、A_0 = 0.8685(経験値の0.5%)で、共有2ペア(4サイクル)は常に剥離の下で解決される。 A_0 = 0.87 for d-bar = 52 (Gross family) に対して、A_0 = 0.76 for d-bar = 17 ([[32,8,6]) である。 我々は,Gross族に対して,シンドロームコード停止距離d_S = n/4.5を確立し,[[32,8,6]] (d_S = 4) が2ショットストリーミング復号を可能にすることを示す。 完全式 P_peel = exp(-A_0 * gamma_analytic * exp(-BTp) * n * p^2) は、BB符号5つ、雑音レベル4つ、R^2 = 0.86のTの4つの値で検証される。 Kunlun [[18,4,4]]実験のクロスプラットフォーム再現は、ハードウェアLERを0.73ポイントの範囲で一致させる。

関連論文リスト

• Replicating TRACE: A Practitioner's Guide to Its Threshold and Particle Budget [0.10923877073891443]
  TRACEは、事前訓練された自己回帰シーケンスモデルから因果グラフを読み出す。 正確な介入真理に対する平均F1は、語彙サイズ1000で0.90-0.91に達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-01T11:48:16Z)
• Support Operation Factorization: Compositional Readout of Frozen Vision Encoders under Controlled Interventions [87.95757610455173]
  我々は、x演算グリッドとSO-OPFをサポートするために、インジェクティブに整合した残余セルアウトプロトコルを導入する。 グリッドが分かっているときにキャリアがホールドアウトバインディングを構成するかどうか、フラットなセルラベルからグリッドを回収できるかどうかという2つの質問を分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-06T15:38:55Z)
• Cross-Layer Error Compensation and Finite-Sample Feature-Statistics Matching for Extreme Low-Bit Quantization of Large Language Models [0.0]
  すべてのレイヤの離散コードとスケールに対する共同最適化として量子化を定式化する。 FP16教師に対して,誤差補償のみのパープレキシティ比が9.56+/-0.15に達することを示す。 Qwen2.5-1.5B で 1.125 ビットのグループバイナリの重みを持つ場合、誤差補償だけで FP16 の教師に対して 9.56 +/- 0.15 のパープレキシティ比に達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-16T06:47:52Z)
• Constrained Decoding for Diffusion Language Models via Efficient Inference over Finite Automata [57.27430779838529]
  有限オートマトンとして表現可能な任意の制約の下で,制約付き平均場後部からサンプリングする,正確かつトラクタブルなアルゴリズムを提案する。 このアプローチは、構築による制約満足度を保証し、欲求とサンプリングベースのデコーディングの両方をサポートし、並列およびブロックワイドデコーディングと互換性がある。 Dream-7B と LLaDA-8 の実証的な評価は、様々なタスクにおいてかなりの精度の向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-08T05:48:57Z)
• K-ABENA: K-Adaptive Backpropagation with Error-based N-exclusion Algorithm : (Compensated Loss-Based Sample Exclusion with Unbiased Gradient Estimation) [0.0]
  K-ABENAK-Adaptive Backpropagation with Error-based N-exclusionは選択的な計算フレームワークである。 これは、少量の低損失("ミニ")観測を除外することで、イット当たりの計算トレーニングコストを削減する。 ラベル制限下で0.386の精度(ベースライン:0.832)、極端な不均衡下で0.53のAUCに崩壊する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-07T06:58:51Z)
• Automated Proving of Shannon-Type Entropy Inequalities via Fine-Tuned Language Models and Guided Tree Search [50.16356451328644]
  シャノン型エントロピーの不等式を証明することは情報理論の基本的な課題である。 我々は,原子実証のステップを微調整した小規模大規模言語モデルがこのプロセスを自動化することができるか検討する。 GPT-5.5は0ショットプロンプトで1.7%のサンプルを解き、Psitipは33.3%のサンプルを解いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-04T05:43:12Z)
• Amplifying, Not Learning: Fine-Tuned AI Text Detectors Amplify a Pretrained Direction [51.56484100374058]
  テキスト検出器は、事前訓練された典型軸を増幅する。 タスク監督前の生エンコーダでは、3つのアーキテクチャでNYT-vs-HC3 AUROC 0.806/0.944/0.834を達成する。 RoBERTaベースでは、生のプロジェクションは微調整を超えるが、RoBERTaベースでは、フル微調整は、試験された流線型人口の双方で生よりも識別を小さくする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-20T19:08:38Z)
• The frame-level leakage trap: rethinking evaluation protocols for intrinsic image decomposition, with source-separable uncertainty as a case study [0.0]
  3つのアーキテクチャで、初めてリーク効果を定量化します。 フレームレベルスプリットは、シーンレベルスプリットに対してR_PSNRを1.6〜2.0dB膨張させる。 我々は、S + N で構成された物理インフォームド分解 I = R を、ソース分離可能な三方向不確実性ヘッドで表現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-07T14:37:16Z)
• Universal Transformers Need Memory: Depth-State Trade-offs in Adaptive Recursive Reasoning [0.0]
  本研究では,SudokuExtreme上の単一ブロックユニバーサルトランス (UT) のスクラッチパッドとして学習したメモリトークンについて検討した。 メモリトークンは、テストされたすべての構成で、メモリトークンのない構成は、非自明なパフォーマンスです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-23T18:30:01Z)
• Geometry-induced correlated noise in qLDPC syndrome extraction [0.0]
  ルート付きジオメトリは、コード、スケジュール、デコーダと共に最適化されるべきである。 BB72上の単一層論理系列最適化は、最悪のケース露光を26.11%削減し、テストされたパワーローウィンドウの論理誤差率を下げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-01T15:50:51Z)
• Scaling DoRA: High-Rank Adaptation via Factored Norms and Fused Kernels [83.99688944263843]
  DoRA(Weight-De Low-Rank Adaptation)は、LoRAを方向から分離することで拡張する。 d_in = 8192 とランク r = 384 では、単一のモジュールのノルムは bf16 で512MB の過渡的なワーキングメモリを必要とする。 因子ノルムは、二乗ノルムを O(d_out r + r2) 中間体を通して計算可能な基底、交差、およびグラマー項に分解し、密積を除去する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-23T17:57:24Z)
• BPDQ: Bit-Plane Decomposition Quantization on a Variable Grid for Large Language Models [56.504879072674015]
  本稿では,ビットプレーンとスカラー係数による可変量子化グリッドを構成するビットプレーン分解量子化(BPDQ)を提案する。 BPDQは、1つのGTX 3090上でQwen2.5-72Bを83.85%のGSM8Kの精度で提供できる(ただし16ビットでは90.83%)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-04T02:54:37Z)
• Intra-tree Column Subsampling Hinders XGBoost Learning of Ratio-like Interactions [0.0]
  XGBoostにおける木内カラムサブサンプリングが,その合成を困難にしているかどうかを検討した。 どちらのプロセスでも、ツリー内カラムサブサンプリングはプリミティブのみの設定でPR-AUCのテストを減らす。 実際には、比のような構造が可塑性である場合、木内サブサンプリングを避けるか、意図した比の特徴を含むかのいずれかである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-13T01:27:01Z)
• INC: An Indirect Neural Corrector for Auto-Regressive Hybrid PDE Solvers [61.84396402100827]
  本稿では,学習した補正を支配方程式に統合する間接ニューラルコレクタ(mathrmINC$)を提案する。 $mathrmINC$は、$t-1 + L$の順番でエラー増幅を減らし、$t$はタイムステップ、$L$はリプシッツ定数である。 大規模なベンチマークで$mathrmINC$をテストし、1Dカオスシステムから3D乱流まで、多くの異なる解法、神経バックボーン、テストケースをカバーした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-16T20:14:28Z)
• Temporal Zoom Networks: Distance Regression and Continuous Depth for Efficient Action Localization [6.908972852063454]
  時間的行動の局所化は、正確な境界検出と計算効率の両方を必要とする。 我々は、境界距離回帰(BDR)と適応時間制限(ATR)という2つの補完的なイノベーションを通じてこの問題に対処する。 THUMOS14では、ActionFormer++ (55.7% mAP@0.7 at 235G) よりも36%少ないFLOPを用いて、151GのFLOPで56.5% mAP@0.7を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-06T00:41:54Z)
• Decoding Correlated Errors in Quantum LDPC Codes [41.04211723135311]
  本稿では,回路レベルの雑音下での量子LDPC符号における相関誤差の復号化フレームワークを提案する。 提案手法のコアは、相関検出誤差モデルを変更する干渉法(GARI)のグラフ拡張と再配線である。 FPGA実装の予備的な結果は、この高い精度をリアルタイムに達成でき、デコードインスタンスの99.99%において、平均デコードレイテンシは273 ns、サブマイクロ秒レイテンシは99.99%であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-15T19:59:05Z)
• Environment-Aware Indoor LoRaWAN Path Loss: Parametric Regression Comparisons, Shadow Fading, and Calibrated Fade Margins [3.776919981139063]
  内部のLoRaWAN伝播は、構造的および時間的変化の文脈因子によって形成される。 リークセーフなクロスバリデーションを用いて評価した,環境に配慮した統計的に規律のある経路損失フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-05T20:14:48Z)
• Ensemble Threshold Calibration for Stable Sensitivity Control [0.0]
  本稿では,数千万組の幾何対もの幾何に対して,過度に分散した正確なリコールを実現するエンド・ツー・エンドのフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、小さなエラーで常にリコールターゲットにヒットし、他のキャリブレーションと比較して冗長な検証を減らし、単一のTPU v3コア上でエンドツーエンドで実行します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-02T15:22:28Z)
• Beyond likelihood ratio bias: Nested multi-time-scale stochastic approximation for likelihood-free parameter estimation [49.78792404811239]
  確率分析形式が不明なシミュレーションベースモデルにおける推論について検討する。 我々は、スコアを同時に追跡し、パラメータ更新を駆動する比率のないネスト型マルチタイムスケール近似(SA)手法を用いる。 我々のアルゴリズムは、オリジナルのバイアス$Obig(sqrtfrac1Nbig)$を排除し、収束率を$Obig(beta_k+sqrtfracalpha_kNbig)$から加速できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T02:46:15Z)
• Federated Learning Resilient to Byzantine Attacks and Data Heterogeneity [59.17297282373628]
  本稿では、データに対する悪意ある攻撃の文脈におけるグラディエント学習(FL)について述べる。 本稿では,収束解析と損失関数の中央値を用いた新しい平均ロバストアルゴリズム(RAGA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T08:15:08Z)
• Random quantum circuits transform local noise into global white noise [118.18170052022323]
  低忠実度状態におけるノイズランダム量子回路の測定結果の分布について検討する。 十分に弱くユニタリな局所雑音に対して、一般的なノイズ回路インスタンスの出力分布$p_textnoisy$間の相関(線形クロスエントロピーベンチマークで測定)は指数関数的に減少する。 ノイズが不整合であれば、出力分布は、正確に同じ速度で均一分布の$p_textunif$に近づく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T19:26:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。