論文の概要: LEAD: A Local Ensemble-Assisted Parallel Decoding Framework for Quantum Tanner Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17796v1
• Date: Mon, 18 May 2026 03:20:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.701809
• Title: LEAD: A Local Ensemble-Assisted Parallel Decoding Framework for Quantum Tanner Codes
• Title（参考訳）: LEAD:量子タナーコードのためのローカルアンサンブル支援並列デコーディングフレームワーク
• Authors: Zhuo-Yan Xiao, Sha Shi, Chen-Peng Huang, Dong-Sheng Wang, Yun-Jiang Wang,
• Abstract要約: 量子タナー符号(Quantum Tanner codes)は、良好な性能特性を特徴とする量子誤り訂正符号の一群である。 LEAD(Local Ensemble-Assisted Decoder)は、量子タナー符号に適した反復構造を意識したデコーディングフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9323930362455974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Tanner codes are a recently developed family of quantum error-correcting codes characterized by favorable asymptotic performance characteristics. Despite their theoretical potential, practical decoding algorithms that effectively leverage their structural properties remain limited. This work introduces LEAD (Local Ensemble-Assisted Decoder), a structure-aware decoding framework tailored for quantum Tanner codes. The proposed scheme leverages the decomposable structure of Cayley complexes to project the global code onto overlapping local subcodes defined by vertex neighborhoods, where error probabilities are estimated in parallel. To ensure global consistency, LEAD utilizes the inherent topological symmetry of the complex and introduces a soft-information regularization mechanism to mitigate local overconfidence during information aggregation. This framework enables highly parallelized, low-complexity decoding that is intrinsically compatible with various local search heuristics. Simulation results demonstrate that LEAD achieves significantly lower logical error rates than standard decoding framework while substantially reducing the average decoding latency and iteration count.
• Abstract（参考訳）: 量子タナー符号(Quantum Tanner codes)は、最近開発された量子誤り訂正符号の一群である。 その理論的可能性にもかかわらず、それらの構造特性を効果的に活用する実用的な復号アルゴリズムは限定的のままである。 この研究は、量子タナー符号に適した構造対応デコードフレームワークであるLEAD(Local Ensemble-Assisted Decoder)を導入している。 提案手法はケイリー錯体の分解可能な構造を利用して、大域的な符号を頂点近傍で定義された重複する局所部分符号に投影し、誤り確率を並列に推定する。 世界的整合性を確保するため、LEADは複合体の固有のトポロジカル対称性を利用し、情報集約時の局所的な過信を軽減するためのソフトインフォメーション正規化機構を導入する。 このフレームワークは、様々な局所探索ヒューリスティックと本質的に互換性のある高度に並列化され、低複雑さなデコーディングを可能にする。 シミュレーションの結果、LEADは標準的な復号化フレームワークよりも論理的エラー率を著しく低くし、平均復号化遅延と繰り返し回数を大幅に削減できることがわかった。

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