論文の概要: Sparse Mamba Decoder for Quantum Error Correction: Efficient Defect-Centric Processing of Surface Code Syndromes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17156v2
• Date: Wed, 20 May 2026 22:01:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:41.873484
• Title: Sparse Mamba Decoder for Quantum Error Correction: Efficient Defect-Centric Processing of Surface Code Syndromes
• Title（参考訳）: 量子誤り訂正のためのスパースマンバデコーダ:表面コード症候群の効率的な欠陥中心処理
• Authors: Samira Sayedsalehi, Nader Bagherzadeh, Maxim Shcherbakov, Jean-Luc Gaudiot,
• Abstract要約: フォールトトレラントな量子コンピュータを構築するには量子エラー補正が不可欠である。 ほとんどのデコーダは精度が高いが、実際のエラー率に関係なく、$O(d2 R)$regard of size $O(d2 R)の完全な高密度シンドロームアレイを処理している。 我々は,k個のアクティブ検出イベントのみを処理する欠陥中心型ニューラルデコーダであるSparse Mamba Decoder (SMD)を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3449131636069898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantum error correction (QEC) is essential for building fault-tolerant quantum computers, requiring decoders that are simultaneously accurate, fast, and scalable. Most state-of-the-art neural decoders achieve high accuracy but process the full dense syndrome array of size $O(d^2 R) $regardless of the actual error rate, where d is the code distance and R is the number of measurement rounds. At physically relevant error rates (p ~ 0.1%), fewer than 5% of syndrome entries contain active detection events -- yet existing decoders process the entire syndrome volume. We introduce the Sparse Mamba Decoder (SMD), a defect-centric neural decoder that processes only the k active detection events using a 13-dimensional feature representation per defect and a Mamba state-space backbone, achieving $O(k)$ complexity. Across depolarizing, uniform circuit-level, SI1000, and Google Sycamore experimental benchmarks, SMD reduces the MWPM logical error rate by up to 49% at $d \le 5$ under SI1000 noise, runs 95-467x faster than the Tesseract near-MLD decoder and 232-463x faster than Belief Matching, and maintains nearly constant latency (24-57 us) across d = 3-9 under uniform circuit-level noise. On the Sycamore experimental dataset, the SMD ensemble matches or slightly surpasses the dense Mamba decoder of Varbanov et al. All results are obtained on commodity NVIDIA GPUs with 7.5-16M parameters, without specialized accelerators.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー訂正(QEC)は、フォールトトレラントな量子コンピュータを構築するために必須であり、同時に正確で高速でスケーラブルなデコーダを必要とする。 ほとんどの最先端のニューラルデコーダは高い精度を達成するが、実際の誤差率によらず、$O(d^2 R)$regarded syndrome array of size $O(d^2 R) $regardless, where d is the code distance and R is the number of measurement rounds。 物理的に関連するエラー率(p ~ 0.1%)では、5%未満のシンドロームエントリは、アクティブな検出イベントを含むが、既存のデコーダは、シンドロームのボリューム全体を処理している。 我々は、欠陥中心の神経デコーダであるSparse Mamba Decoder (SMD)を導入し、欠陥ごとの13次元特徴表現とMamba状態空間のバックボーンを用いてk個のアクティブ検出イベントのみを処理する。 SMDは、非分極、一様回路レベル、SI1000、Google Sycamoreの実験ベンチマーク全体にわたって、MWPM論理誤差率を最大49%まで下げ、$d \le 5$ under SI1000のノイズで49%削減し、Tesseract near-MLDデコーダより95-467倍速く、Belief Matchingより232-463倍速く、均一回路レベルノイズ下ではd = 3-9でほぼ一定レイテンシ(24-57 us)を維持している。 Sycamoreの実験データセットでは、SMDアンサンブルはVarbanovらの密度の高いMambaデコーダとわずかに上回っている。

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