論文の概要: Optimizing Encoder Circuits of Entanglement-Assisted Quantum LDPC Codes via Beam Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11468v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 21:57:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.188505
• Title: Optimizing Encoder Circuits of Entanglement-Assisted Quantum LDPC Codes via Beam Search
• Title（参考訳）: ビームサーチによる絡み合い支援量子LDPC符号のエンコーダ回路最適化
• Authors: Aditya Sodhani, Pavan Kumar, Shayan Srinivasa Garani, Keshab K. Parhi,
• Abstract要約: Entment-assisted (EA) quantum QC-LDPC codes は、構造化パリティチェック行列による強い誤り訂正機能を提供する。 彼らの実用化は、効率的なエンコーダ回路と事前共有されたベルペア(ebits)の可用性に依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.754749859345508
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Entanglement-assisted (EA) quantum QC-LDPC codes offer strong error-correction capabilities with structured parity-check matrices, but their practical use depends on efficient encoder circuits and the availability of pre-shared Bell pairs (ebits). In all encoder implementations based on the stabilizer formalism, the dominant contribution to this complexity comes from the use of controlled gates. In this paper, we adopt the Sharma-Kumar-Garani (SKG) encoder construction. We formulate the encoder optimization as a search over GF(2) row operations that decompose the binary matrix derived from its CNOT sub-sequence. We solve this problem using a beam search algorithm guided by a Hamming-distance heuristic. For the tested EA quantum QC-LDPC code families, the proposed method achieves CNOT-count reductions of 7.3-34.0% relative to the SKG baseline encoder. The optimized circuits also yield lower CNOT counts than Patel-Markov-Hayes synthesis on all tested instances and are verified by stabilizer-tableau simulation. These results show that substantial encoder simplification is possible for structured EA QC-LDPC codes.
• Abstract（参考訳）: エンタングルメント支援(EA)量子QC-LDPC符号は、構造化パリティチェック行列による強い誤り訂正機能を提供するが、その実用は効率的なエンコーダ回路と事前共有ベルペア(ebits)の可用性に依存する。 安定化器形式に基づくすべてのエンコーダ実装において、この複雑さへの主要な貢献は制御ゲートの使用である。 本稿では,Sharma-Kumar-Garaniエンコーダの構成を採用する。 CNOTサブシーケンスから派生したバイナリ行列を分解するGF(2)行演算の探索としてエンコーダ最適化を定式化する。 本研究では,ハミング距離ヒューリスティックによるビームサーチアルゴリズムを用いてこの問題を解決する。 テストされたEA量子QC-LDPC符号群に対して、提案手法は、SKGベースラインエンコーダと比較してCNOT数の7.3-34.0%削減を実現する。 最適化された回路は、全ての試験インスタンスでPater-Markov-Hayes合成よりも低いCNOT数が得られる。 これらの結果から,構造化EA QC-LDPC符号に対するエンコーダの大幅な単純化が可能であることが示唆された。

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