論文の概要: Distance Prediction for Quantum Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.18130v1
• Date: Tue, 13 Oct 2026 10:39:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-17 07:17:08.007417
• Title: Distance Prediction for Quantum Codes
• Title（参考訳）: 量子符号の距離予測
• Abstract要約: BB符号の距離を予測するためのアテンションベースニューラルネットワークアーキテクチャであるBB-Netを導入する。 BB-Netは96.39%の精度を達成しており、最先端のランタイムでは94.86%である。 BB-Netは、距離計算のボトルネックを緩和することにより、大きなコード空間のより高速なスクリーニングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.73048688311877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The distance of a quantum code is a fundamental metric that dictates its error-correction capability. While quantum low-density parity-check (qLDPC) families such as Bivariate Bicycle (BB) codes offer a promising pathway to low-overhead fault-tolerant quantum computing, computing their distance is challenging. Current exact solvers and even search heuristics that provide a distance upper bound suffer from severe computational bottlenecks, restricting the discovery of optimal codes. In this paper, we construct a dataset of BB codes with corresponding distance upper bounds obtained through high-budget heuristic searches. We introduce BB-Net, an attention-based neural network architecture for predicting the distance of BB codes. It achieves 96.39% accuracy on the reference distances in the test set, compared with 94.86% for state-of-the-art heuristics with a budget of up to $10^{4}$ times more computational runtime. On a subset with certified exact distances, BB-Net achieves 98.94%. By relieving the distance-calculation bottleneck, BB-Net enables faster screening of large code spaces, particularly in ML-driven search pipelines, and thereby can accelerate the discovery of novel quantum error-correcting codes, an important capability for advancing scalable fault-tolerant quantum computing. Our code is publicly available: https://github.com/NadavSc/BBNet
• Abstract（参考訳）: 量子コードの距離は、その誤り訂正能力を決定する基本的な計量である。 Bivariate Bicycle (BB) コードのような量子低密度パリティチェック(qLDPC)ファミリーは、低オーバーヘッドフォールトトレラント量子コンピューティングへの有望な経路を提供するが、その距離の計算は困難である。 現在の正確な解法や、上限距離を提供する探索ヒューリスティックさえも、計算上の重大なボトルネックに悩まされ、最適な符号の発見が制限される。 本稿では,高予算ヒューリスティックサーチにより得られた,対応する距離上限を持つBB符号のデータセットを構築する。 BB符号の距離を予測するためのアテンションベースニューラルネットワークアーキテクチャであるBB-Netを導入する。 テストセットの基準距離の96.39%の精度を達成し、94.86%は最先端のヒューリスティックで、予算は最大10.4ドルである。 認証された正確な距離を持つサブセットでは、BB-Netは98.94%に達する。 距離計算のボトルネックを緩和することにより、BB-Netは大規模なコード空間、特にML駆動の探索パイプラインの高速なスクリーニングを可能にし、スケーラブルなフォールトトレラント量子コンピューティングを進化させる重要な能力である新しい量子エラー訂正コードの発見を加速することができる。 私たちのコードは公開されています。 https://github.com/NadavSc/BBNet

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