論文の概要: Trapping Sets of Detector Error Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11516v1
- Date: Wed, 12 Aug 2026 00:11:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-13 19:07:54.405565
- Title: Trapping Sets of Detector Error Models
- Title（参考訳）: 検出誤差モデルのトッピングセット
- Abstract要約: メッセージパッシングデコーダは、スケーラブルな量子エラー訂正の最も有望な候補の一つである。
本稿では,デコーダの故障を管理するグラフ構造を識別し,エラーフロアを予測するための体系的フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.623713036142452
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Message-passing decoders are among the most promising candidates for scalable quantum error correction, yet their behavior in the low-error-rate regime remains poorly understood under realistic circuit-level noise. In this work, we introduce a systematic framework for identifying the graph structures that govern decoder failures and for using them to predict the resulting error floor. We apply exhaustive trapping-set enumeration directly to the detector error model of a bivariate bicycle code and test all low-weight fault configurations supported on the resulting structures. This converts the analysis of extremely rare logical failures into a finite structural search, avoiding the prohibitive cost of direct Monte Carlo simulation. We evaluate the framework on three iterative decoders with substantially different architectures and decoding heuristics. Remarkably, for \texttt{RelayBP}, the resulting prediction accurately reproduces the simulated error floor; for the others, it remains within the same order of magnitude. Despite their differences, leafless elementary trapping sets capture a substantial part of the low-weight error-floor contribution for all three decoders. Moreover, each decoder admits failures caused by fault configurations well below the correction capability implied by the circuit-level distance, revealing a substantial gap between code distance and practical iterative-decoding performance. These results establish trapping-set analysis as a practical framework for predicting error floors, exposing the structural weaknesses of iterative decoders, and guiding the joint design of decoding algorithms.
- Abstract（参考訳）: メッセージパッシングデコーダは、スケーラブルな量子誤り訂正の最も有望な候補である。
本研究では,デコーダの故障を管理するグラフ構造を識別し,エラーフロアを予測するための体系的フレームワークを提案する。
本研究では,2変数自転車符号の検出誤差モデルに直接トラッピングセット列挙を適用し,結果として得られた構造に支持される低重断層構成をすべて検証する。
これにより、極めて稀な論理的失敗の解析を有限構造探索に変換し、モンテカルロ直接シミュレーションの禁止コストを回避することができる。
アーキテクチャが大幅に異なる3つの反復デコーダ上でのフレームワークの評価とヒューリスティックスの復号化を行う。
注目すべきは、 \texttt{RelayBP} の場合、結果の予測はシミュレーションされたエラーフロアを正確に再現する。
これらの違いにもかかわらず、葉のない初等トラップセットは、3つのデコーダすべてに対する低ウェイトなエラーフロア寄与の大部分をキャプチャする。
さらに、各復号器は、回路レベル距離によって印加される補正能力よりはるかに低い故障構成による故障を認め、符号距離と実用的な反復復号性能の間にかなりの差があることを明らかにする。
これらの結果は、エラーフロアを予測し、反復デコーダの構造的弱点を露呈し、復号アルゴリズムの合同設計を導くための実践的な枠組みとして、トラップセット解析を確立した。
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