論文の概要: SMP: A General Hyperedge-Based Framework for Circuit-Level Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.02734v1
• Date: Fri, 02 Oct 2026 03:07:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.17668
• Title: SMP: A General Hyperedge-Based Framework for Circuit-Level Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: SMP:回路レベル量子エラー補正のための汎用ハイパーエッジベースのフレームワーク
• Abstract要約: ハイパーエッジ断層は、回路レベルの量子誤差補正において依然として大きな課題である。 マッチングベースのデコーダは高速かつスケーラブルであるが、そのペアワイズグラフ表現は高階故障情報の使用を制限する。 本稿では、ハイパーエッジ情報をマッチングベースのデコードに組み込む一般的なフレームワークであるシンドローム・モチーフ・プロジェクション(SMP)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6526794548424804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperedge faults remain a major challenge in circuit-level quantum error correction. Accurately exploiting hyperedge correlations often requires substantial computational resources, which complicates real-time decoding. Matching-based decoders are fast and scalable, but their pairwise graph representation limits the use of higher-order fault information. Here, we introduce Syndrome Motif Projection (SMP), a general framework for incorporating hyperedge information into matching-based decoding. The key idea is that a hyperedge fault produces a characteristic local syndrome motif. Observing such a motif provides evidence for the corresponding fault. SMP extracts this information directly from the measured syndrome with linear-complexity preprocessing while preserving the matching backend. It can therefore serve as a lightweight front end to existing scalable and real-time matching decoders. We demonstrate SMP across surface code memories, color code memories, and logical gate circuits. On Google's Willow experimental surface code data, SMP improves both standard and correlated matching and outperforms the tested belief matching baseline. For color code memories, SMP combined with Chromobius reduces logical failure probabilities by up to 77.8\%. For logical gate circuits, SMP reduces the failure probability of a six-CNOT circuit by 35.5\% relative to logical observable matching while achieving performance comparable to iterative belief matching. These results demonstrate that SMP provides a lightweight and transferable approach to hyperedge decoding, with a clear path toward integration into scalable real-time decoding architectures for fault-tolerant quantum computation.
• Abstract（参考訳）: ハイパーエッジ断層は、回路レベルの量子誤差補正において依然として大きな課題である。 ハイパーエッジ相関を正確に活用するには、リアルタイムの復号化を複雑にする相当な計算資源が必要となることが多い。 マッチングベースのデコーダは高速かつスケーラブルであるが、そのペアワイズグラフ表現は高階故障情報の使用を制限する。 本稿では、ハイパーエッジ情報をマッチングベースのデコードに組み込む一般的なフレームワークであるシンドローム・モチーフ・プロジェクション(SMP)を紹介する。 鍵となる考え方は、ハイパーエッジフォールトは特徴的な局所的なシンドロームのモチーフを生み出すことである。 このようなモチーフを観察することは、対応する欠点の証拠となる。 SMPは、一致したバックエンドを保存しながら、線形複雑度前処理で測定された症候群から直接この情報を抽出する。 したがって、既存のスケーラブルでリアルタイムなマッチングデコーダの軽量なフロントエンドとして機能することができる。 我々は、表面符号メモリ、カラーコードメモリ、論理ゲート回路にまたがるSMPを実証する。 GoogleのWillow実験的なサーフェスコードデータでは、SMPは標準マッチングと相関マッチングの両方を改善し、テスト済みの信念マッチングベースラインを上回っている。 カラーコードメモリでは、Chromobiusと組み合わせたSMPは、論理的故障確率を最大77.8\%削減する。 論理ゲート回路では、SMPは6CNOT回路の故障確率を論理可観測整合に対して35.5%削減し、反復的信念整合に匹敵する性能を達成する。 これらの結果から,SMPはハイパーエッジデコーディングに対する軽量かつ転送可能なアプローチを提供し,フォールトトレラント量子計算のためのスケーラブルなリアルタイムデコーディングアーキテクチャへの統合に向けた明確な道筋を示す。

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