論文の概要: A Factor-Graph Formulation of CSS Syndrome Decoding: Joint BP and Four-State BP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.05132v1
- Date: Wed, 06 May 2026 17:05:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.951699
- Title: A Factor-Graph Formulation of CSS Syndrome Decoding: Joint BP and Four-State BP
- Title(参考訳): CSS 症候群の因子グラフによる復号: BP と 4 状態BP の結合
- Authors: Kenta Kasai,
- Abstract要約: 我々はこの因子化連立信念伝播(結合BP)の和積アルゴリズムを呼ぶ。
この注記は、結合BPと四状態BPに用いられる四状態パウリラベル係数グラフを比較する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For CSS syndrome decoding, the two check matrices impose binary parity-check constraints on the two Pauli error components. The posterior can therefore be written as a binary factor graph with two Tanner graphs coupled by the local joint prior at each qubit. We call the sum-product algorithm on this factorization joint belief propagation (joint BP). Joint BP retains the local channel correlation between the two Pauli components. This note compares joint BP with the four-state Pauli-label factor graph used for four-state BP. The two algorithms are shown to have the same posterior weights, messages, and beliefs after relabeling the four local Pauli states and marginalizing the irrelevant binary component.
- Abstract(参考訳): CSSシンドロームデコーディングでは、2つのチェック行列が2つのPauliエラーコンポーネントにバイナリパリティチェック制約を課している。
したがって、後続グラフは2つのタナーグラフを持つ二分因子グラフとして記述され、各キュービットの前の局所ジョイントによって結合される。
この因子化連立信念伝播(Joint BP)について,この総和積アルゴリズム(sum-product algorithm)と呼ぶ。
結合BPは2つのパウリ成分間の局所チャネル相関を保っている。
この注記は、結合BPと四状態BPに用いられる四状態パウリラベル係数グラフを比較する。
2つのアルゴリズムは、4つの局所的なパウリ状態を緩和し、無関係な二項成分を辺縁化した後で、同じ後重み、メッセージ、信念を持つことが示されている。
関連論文リスト
- BrepGPT: Autoregressive B-rep Generation with Voronoi Half-Patch [61.20046418942948]
境界表現(B-rep)はCADモデル表現のデファクトスタンダードである。
本稿では,B-rep生成のためのシングルステージ自動回帰フレームワークBrepGPTを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-27T07:16:53Z) - An almost-linear time decoding algorithm for quantum LDPC codes under circuit-level noise [0.562479170374811]
フォールトトレラントな量子コンピュータは古典的コプロセッサと組み合わせて設計されなければならない。
我々は、量子低密度パリティチェック符号のほぼ線形時間デコーダとして、信念伝播と順序付きタナーフォレスト(BP+OTF)アルゴリズムを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-02T19:50:57Z) - On the Constant Depth Implementation of Pauli Exponentials [49.48516314472825]
任意の長さの $Zotimes n$指数を$mathcalO(n)$ ancillae と 2体 XX と ZZ の相互作用を用いて一定深さの回路に分解する。
クビットリサイクルの恩恵を受ける回路の書き直し規則を導入し,本手法の正しさを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-15T17:09:08Z) - Belief Propagation Decoding of Quantum LDPC Codes with Guided Decimation [55.8930142490617]
BPガイドデシミテーション(BPGD)に基づくQLDPC符号のデコーダを提案する。
BPGDは非収束によるBP故障率を著しく低下させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T05:58:07Z) - Graph Convolutional Network with Generalized Factorized Bilinear
Aggregation [31.674649135019386]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)における特徴相互作用をモデル化するためのFB層の新たな一般化を提案する。
複数のデータセットに対する実験結果から,GFB-GCNは他のテキスト分類法と競合することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-24T17:57:06Z) - Refined Belief-Propagation Decoding of Quantum Codes with Scalar
Messages [4.340338299803562]
スパース行列に基づく符号は優れた性能を有し、信念伝達(BP)により効率よく復号できる。
安定化器符号のBP復号は、基礎となるタナーグラフの短周期から性能損失を被る。
連続スケジュールによるメッセージ正規化を伴うBPの動作は,計算機シミュレーションにおけるデコード性能とエラーフロアを大幅に向上させる可能性があることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-14T10:29:58Z) - Refined Belief Propagation Decoding of Sparse-Graph Quantum Codes [4.340338299803562]
本稿では,2進BPとほぼ同程度の複雑性を持つ量子符号に対する改良されたBP復号アルゴリズムを提案する。
与えられたエラーシンドロームに対して、このアルゴリズムは従来の4次BPと同じ出力にデコードするが、渡されるノード間メッセージは単一値である。
メッセージ強度の正規化は、パフォーマンスを改善するために、これらの単一値のメッセージに自然に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-16T03:51:59Z) - Pruning Neural Belief Propagation Decoders [77.237958592189]
本稿では,機械学習を用いたBPデコードに対して,過剰完全パリティチェック行列を調整する手法を提案する。
我々は,デコーダの複雑さを低減しつつ,0.27dB,1.5dBのML性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-21T12:05:46Z)
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。