論文の概要: Maximally-Matched Mixture Decoding for Correlated Atom Loss in Quantum LDPC Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.38283v1
• Date: Wed, 28 Oct 2026 05:05:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-03 18:23:33.208141
• Title: Maximally-Matched Mixture Decoding for Correlated Atom Loss in Quantum LDPC Codes
• Title（参考訳）: 量子LDPC符号における相関原子損失に対する最大整合混合復号法
• Abstract要約: 1つの原子が失われると、そのゲートパートナーもしばしば失われる。 我々のデコーダは、これらの損失シナリオに対して重み付けされた混合として、読み出しごとのデコードハイパーグラフを構築します。 グロス符号[144,12,12]では、MMMは損失を意識しないデコーダと比較して論理エラー率を最大25倍下げる。
• 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: Heralded atom loss is a dominant noise channel in neutral atom quantum computing platforms, and losses at a two-qubit gate are strongly correlated: when one atom is lost, its gate partner is often lost too. This work shows how to exploit this correlation to construct a better decoder, focusing on [[144,12,12]] Gross code syndrome extraction circuits. Given a loss readout, the possible pairings of the lost qubits according to shared gates form a graph whose maximum matchings carry almost all of the conditional probability mass. Our maximal-matching-mixture (MMM) decoder builds a per-readout decoding hypergraph as a weighted mixture over exactly these loss scenarios. This decoding hypergraph can be used by an ordinary belief-propagation decoder. On the [[144,12,12]] Gross code, MMM lowers the logical error rate by as much as ~25x relative to a loss-unaware decoder and ~2x relative to a loss-aware uniform-mixture baseline from Baranes et al. (2026).
• Abstract（参考訳）: 有価原子損失は中性原子量子コンピューティングプラットフォームにおいて支配的なノイズチャネルであり、2ビットゲートでの損失は強く相関している。 この研究は、[144,12,12]Gross符号症候群抽出回路に焦点をあてて、この相関を利用してより良いデコーダを構築する方法を示している。 損失可読化が与えられたとき、共有ゲートによる損失量子ビットのペア化は、最大マッチングが条件付き確率質量のほとんど全てを持つグラフを形成する。 我々の最大マッチング混合(MMM)デコーダは、これらの損失シナリオに対して重み付けされた混合として、読み出し単位のデコードハイパーグラフを構築する。 このデコードハイパーグラフは、通常の信念プロパゲーションデコーダで使用することができる。 グロス符号([144,12,12])では、MMMは損失未認識のデコーダに対して最大25倍、損失未認識の均一混合基線に対して約2倍の論理誤差率を低下させる(Baranes et al (2026))。

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