論文の概要: High-Accuracy Propagation-Assisted Local Decoding for Fast Transversal Clifford Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26784v1
- Date: Mon, 19 Oct 2026 17:35:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-23 01:30:00.462041
- Title: High-Accuracy Propagation-Assisted Local Decoding for Fast Transversal Clifford Circuits
- Title（参考訳）: 高速リバースクリフォード回路における高精度プロパゲーション支援ローカルデコーディング
- Abstract要約: Iterative Redecode Scheme (IRS) は高速なクリフォード回路上でベンチマークされる。
IRSは、ローカルメモリ型検出器とデコーダを用いて、高精度な相関デコードを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We benchmark the Iterative Redecode Scheme (IRS) on fast transversal Clifford circuits, achieving high-accuracy correlated decoding using local memory-style detectors and decoders. On a deep random Clifford benchmark, IRS yields approximately $4\times$ lower logical failure rates than the ghost protocol at $d=11$ with matched buffers, and $15\times$ lower rates than logical observable matching (LOM). In three-block GHZ preparation, IRS achieves $2\times$ lower logical error rates than reliable logical Pauli-product decoding with matched initialisation, improving to $25\times$ at $d=19$ with $\lceil d/2\rceil$ full initialisation rounds. We place IRS, which builds on Wan et al.'s scheme, within a broader propagation-assisted local (PAL) framework, where local decoders exchange messages rather than decoding a global hypergraph. IRS alternates local minimum-weight perfect matching (MWPM) on memory-equivalent detector error models (DEMs) with Pauli-frame propagation and detector updates across transversal CNOT layers, seeking local error estimates consistent with the global detector record. Prior-informed DEMs account for probabilities of propagated errors missing from the memory-equivalent model, improving initial decoding and reducing logical error rates. Zero-weight physical Pauli mechanisms enable inference and propagation of initially indeterminate stabilizer outcomes. Error rates saturate after a few iterations even for deep, adversarial alternating-tCNOT circuits, allowing iteration caps with negligible loss of accuracy. We find syndrome-extraction buffers of order $\lfloor d/4\rfloor$ sufficient for distance-dependent error suppression in the demanding regimes studied. The approach extends to other local decoders and CSS codes; for repeated logical $S$ gates, IRS achieves approximately $4$ to $10\times$ lower logical error rates than LOM, depending on initialisation.
- Abstract（参考訳）: 我々は,高速なリバースクリフォード回路上でIterative Redecode Scheme (IRS) をベンチマークし,ローカルメモリ型検出器とデコーダを用いて高精度な相関復号を実現する。
深いランダムなクリフォードベンチマークでは、IRSはゴーストプロトコルよりも約4\times$低い論理的障害率を、マッチしたバッファで$d=11$、論理的可観測マッチング(LOM)よりも$15\times$低いレートで得る。
3ブロックのGHZ準備では、IRSは信頼できる論理的パウリ積デコードよりも2\times$低い論理的エラー率を一致した初期化で達成し、25\times$を$d=19$で$\lceil d/2\rceil$完全初期化ラウンドで改善する。
We put IRS, built on Wan et al's scheme, into a wide propagation-assisted local (PAL) framework, where local decoder exchange message than decoding a global hypergraph。
IRSは、メモリ等価検出器エラーモデル(DEM)上の局所最小値完全マッチング(MWPM)と、パウリフレームの伝播と、CNOT層を横断する検出器更新を交互に行い、グローバル検出器記録と整合した局所誤差推定を求める。
プリインフォームドDEMは、メモリ等価モデルから欠落した伝播エラーの確率を考慮し、初期復号化を改善し、論理エラー率を低減した。
ゼロウェイト物理パウリ機構は、初期不確定な安定化結果の推論と伝播を可能にする。
誤差レートは、深い対向的な交互tCNOT回路であっても数回繰り返して飽和し、繰り返しキャップの精度を損なうことができる。
要求状態において, 距離依存的誤差抑制には, 次数$\lfloor d/4\rfloor$のシンドローム抽出バッファが十分であることがわかった。
繰り返し行われる論理的な$S$ゲートの場合、IRSは初期化に応じてLOMよりも約$4～10\times$低い論理的エラー率を達成する。
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