論文の概要: Optimal Decoding for Measurement-Based GHZ State Preparation: The Maximum-Utility Decoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00160v1
- Date: Fri, 31 Jul 2026 18:00:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 15:07:24.52691
- Title: Optimal Decoding for Measurement-Based GHZ State Preparation: The Maximum-Utility Decoder
- Title（参考訳）: 計測に基づくGHZ状態生成のための最適デコード:最大実用デコーダ
- Abstract要約: 本稿では、最も高いパーショット復号化量子オーダーを実現するアルゴリズムを提案する。
次に,測定に基づくG状態生成のための最適復号法を確立する。
2段階のデコーダが開発され、まずMWPMのエッジ重みにエンコードされ、予測された有用性を最大化するためにトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークによって結果を洗練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The meticulous preparation of macroscopic Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) states provides a foundational resource for quantum technologies such as metrology, cryptography, and fault-tolerant codes. While state-of-the-art measurement-based protocols offer efficient low-depth execution, their performance can be bottlenecked by conventional decoders, such as minimum weight perfect matching (MWPM) or even maximum-likelihood decoding (MLD), which optimize for $binary$ logical recovery and fail to maximize the $continuous$ long-range order characteristic of a GHZ state for two-dimensional geometries. Here we overcome this limitation by framing the decoding problem as minimum Bayesian risk inference, introducing a general paradigm that maximizes the expected ${utility}$ of the decoded state. Implementing this maximum-utility approach, we construct an algorithm that achieves the highest possible per-shot decoded quantum order and thereby establish an optimal decoding strategy for measurement-based GHZ state preparation. To improve its computational efficiency, we design a scalable two-stage decoder, which first encodes the syndromes into the edge weights of MWPM and then refines the result with a convolutional neural network trained to maximize the expected utility, at a fraction of the cost of the optimal decoder. Remarkably, we find that the first stage alone$\unicode{x2014}$which makes the matching aware of the gauge choice at no cost beyond bare MWPM$\unicode{x2014}$already performs near-optimally up to the largest sizes we study, $N=256\times256$, closing up to $87\%$ of the gap between the bare-MWPM and optimal decoding thresholds. Generalizing MWPM and MLD, the maximum-utility decoder (MUD) establishes a versatile framework that can be explicitly tailored to the operational demands of specific experiments by redefining the utility function.
- Abstract（参考訳）: マクロなグリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー(GHZ)の精密な準備は、メトロジー、暗号、フォールトトレラント符号などの量子技術の基礎となる資源を提供する。
最先端の計測ベースのプロトコルは効率的な低深度実行を提供するが、その性能は、最小重量完全マッチング(MWPM)や最大自由度復号(MLD)といった従来のデコーダによってボトルネック化され、$binary$論理的リカバリのために最適化され、2次元測地におけるGHZ状態の$continuous$long-range order特性の最大化に失敗する。
ここでは、復号化問題を最小ベイズリスク推論としてフレーミングし、復号化状態の${utility}$を最大化する一般的なパラダイムを導入することにより、この制限を克服する。
この最大実用性アプローチを導入し、最大1発の復号化量子オーダーを達成するアルゴリズムを構築し、測定に基づくGHZ状態準備のための最適な復号化戦略を確立する。
計算効率を向上させるために、我々はスケーラブルな2段階デコーダを設計し、まず症候群をMWPMのエッジウェイトにエンコードし、次に、最適デコーダのコストのごく一部で、期待する有用性を最大化するためにトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークを用いて結果を洗練する。
注目すべきことに、最初のステージのみ$\unicode{x2014}$は、ベアMWPM$\unicode{x2014}$alreadyが、最も大きなサイズである$N=256\times256$までほぼ最適に実行し、ベアMWPMと最適復号しきい値の間のギャップを最大8,7\%まで閉じる。
MWPM と MLD を一般化した最大ユーティリティデコーダ (MUD) は、ユーティリティ関数を再定義することによって、特定の実験の運用要求に明示的に適合できる汎用的なフレームワークを確立する。
関連論文リスト
- Optimal Decoding of Small Codes by Density Matrix Propagation [0.0]
回路レベルの雑音下での実用的な復号アルゴリズムの精度について検討する。
このフレームワークを、繰り返しコードとセルオートマトンコードの小さなインスタンスに適用する。
BP+OSDは, 実験条件下で既に劣化しており, 細胞コードに有意な差が認められた。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-12T13:43:44Z) - Coset Ensemble Decoder for Quantum Error Correction with Algorithm-Hardware Co-Design [16.143601808851162]
量子エラー補正(QEC)は、エラー症候群をリアルタイムで抽出し、復号する。
QECの重要なコンポーネントはデコーダであり、これは古典的なサブシステムであり、高い論理精度と超低レイテンシを同時に提供する必要がある。
本稿では,既存のアプローチに対する精度-遅延トレードオフを改善するアルゴリズム-ハードウェア共同設計を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-09T16:37:13Z) - Towards Scalable Quaternary Message-Passing Decoding for Quantum Error Correction [6.120106694667796]
この作業は、より原則的で解釈可能なMPデコーディングフレームワークへの一歩を踏み出した。
本研究では,第4次Min-Sumデコーダの脱分極しきい値を示す希釈法を提案する。
X$-noiseの場合、標準的なMSデコーダは、最悪のケースの複雑さを$O(N log2 d)$で、BP-OSDを$d=65$で上回る。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-22T19:57:24Z) - Even More Efficient Soft-Output Decoding with Extra-Cluster Growth and Early Stopping [2.370310454459195]
本稿では,境界クラスタギャップとクラスタ外ギャップという2種類の新しいソフトアウトプットを紹介する。
後者は、クラスタ外ギャップであるデコーダの信頼性を、デコーダによって得られたクラスタの小さな追加的な成長によって定量化する。
これらの技術は計算の複雑さを低くし、ハードウェアの互換性を高める。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-03T10:00:40Z) - Threshold Selection for Iterative Decoding of $(v,w)$-regular Binary Codes [84.0257274213152]
繰り返しビットフリップデコーダは、sparse $(v,w)$-regular符号の効率的な選択である。
閉形式モデルに基づくしきい値決定のための具体的な基準を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-23T17:38:22Z) - Progressive Mixed-Precision Decoding for Efficient LLM Inference [49.05448842542558]
我々は,デコーディングのメモリバウンドネスに対処するために,プログレッシブ・ミックス・プレシジョン・デコーディング(PMPD)を導入する。
PMPDはfp16モデルの行列ベクトル乗算において1.4$-$12.2$times$ Speedupを達成する。
我々の手法は、fp16モデルよりも3.8$-$8.0$times$、均一量子化アプローチよりも1.54$times$のスループット向上をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T11:46:33Z) - Estimating the Decoding Failure Rate of Binary Regular Codes Using Iterative Decoding [84.0257274213152]
並列ビットフリップデコーダのDFRを高精度に推定する手法を提案する。
本研究は,本症候群のモデル化およびシミュレーションによる重み比較,第1イテレーション終了時の誤りビット分布の誤検出,復号化復号化率(DFR)について検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-30T11:40:24Z) - Quality-Aware Translation Models: Efficient Generation and Quality Estimation in a Single Model [77.19693792957614]
そこで我々は,ニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルを用いて,その品質を学習し,その品質を推定する手法を提案する。
我々は、単一パスの復号化の効率性よりも、品質向上や品質改善のアプローチよりも優れた品質向上を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-10T15:33:51Z) - A Scalable, Fast and Programmable Neural Decoder for Fault-Tolerant
Quantum Computation Using Surface Codes [12.687083899824314]
量子誤り訂正符号(Quantum error-correcting codes, QECCs)は、量子アルゴリズムの実行の大きな障害である量子ノイズの負の効果を排除できる。
回転曲面符号(RSC)に対するFTQECの要件を満たすスケーラブルで高速でプログラム可能なニューラルデコーディングシステムを提案する。
本システムでは,197 nsのデコード遅延を極端に低くし,その精度はMWPMに近い。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T06:23:32Z) - Machine Learning-Aided Efficient Decoding of Reed-Muller Subcodes [59.55193427277134]
Reed-Muller (RM) 符号は、一般的なバイナリインプットメモリレス対称チャネルの容量を達成する。
RM符号は制限されたレートのみを許容する。
効率的なデコーダは、RM符号に対して有限長で利用可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-16T04:11:14Z) - Quantum Goemans-Williamson Algorithm with the Hadamard Test and
Approximate Amplitude Constraints [62.72309460291971]
本稿では,n+1$ qubitsしか使用しないGoemans-Williamsonアルゴリズムの変分量子アルゴリズムを提案する。
補助量子ビット上で適切にパラメータ化されたユニタリ条件として目的行列を符号化することにより、効率的な最適化を実現する。
各種NPハード問題に対して,Goemans-Williamsonアルゴリズムの量子的効率的な実装を考案し,提案プロトコルの有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-30T03:15:23Z)
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。