論文の概要: Fast and accurate neural triage decoding of ultra-high-rate quantum LDPC codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40490v1
• Date: Thu, 29 Oct 2026 17:16:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-31 05:25:12.546643
• Title: Fast and accurate neural triage decoding of ultra-high-rate quantum LDPC codes
• Title（参考訳）: 超高速量子LDPC符号の高速かつ高精度なトリアージ復号法
• Abstract要約: 本稿では、ニューラル計算を適応的に割り当てるためにシンドローム整合性を利用するフレームワークであるエンフェナールトリアージデコーディングを紹介する。 我々のフレームワークは、正確なビット幅の辺縁デコーダの厳密な解析にインスパイアされ、距離に依存しないシンドローム非一貫性のエラーフロアが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.427494897275732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum error correction is essential for fault-tolerant quantum computing. High-rate quantum low-density parity-check (qLDPC) codes have emerged as a promising approach to reducing the substantial physical qubit overhead of quantum error correction, enabling encoding rates exceeding $1/2$ in blocks of approximately one thousand physical data qubits. However, their practical implementation requires decoders that combine high accuracy with low latency to keep pace with quantum hardware. Existing decoders of high-rate qLDPC codes can achieve high accuracy but often incur substantial computational latency, whereas neural network decoders have yet to be demonstrated for high-rate qLDPC codes. Here, we introduce \emph{neural triage decoding}, a framework that uses syndrome consistency to adaptively allocate neural computation. A local neural message-passing network rapidly predicts error corrections, additional iterations reduce residual syndrome violations, and a rarely invoked diversification stage searches for consistent corrections to the remaining shots. We demonstrate that the \texttt{Triage} decoder can decode ultra-high-rate qLDPC codes encoding a few hundred logical qubits, including lifted-product and Kasai codes, achieving state-of-the-art accuracy comparable to the near optimal algorithmic decoders while reducing decoding latency by approximately one to two orders of magnitude. Our framework is inspired by a rigorous analysis of the exact bitwise marginal decoder, revealing a distance-independent syndrome-inconsistent error floor. In addition, we show the robustness of neural network decoders to mismatched error priors. Our results establish adaptive neural decoding as a promising route towards fast, accurate, and scalable quantum error correction in the near term.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラント量子コンピューティングには量子エラー補正が不可欠である。 高速量子低密度パリティチェック(qLDPC)符号は、量子誤り訂正の物理量子ビットオーバーヘッドを大幅に減らし、約1000の物理データ量子ビットのブロックで1/2$を超えるエンコーディングレートを実現するための有望なアプローチとして登場した。 しかし、量子ハードウェアの速度を維持するためには、高い精度と低レイテンシを組み合わせたデコーダが必要となる。 既存の高レートのqLDPC符号のデコーダは高い精度を達成できるが、高レートのqLDPC符号では、ニューラルネットワークデコーダはまだ実証されていない。 本稿では,ニューラル計算を適応的に割り当てるためにシンドロームの整合性を利用するフレームワークである 'emph{neural triage decoding} を紹介する。 局所的なニューラルメッセージパッシングネットワークは、迅速にエラー訂正を予測し、追加のイテレーションは残留症候群違反を低減し、希少に呼び出された多様化段階は残りのショットに対する一貫した修正を探索する。 我々は,超高レートのqLDPC符号を復号し,数百個の論理量子ビットを復号化できることを実証し,復号遅延を約1～2桁削減しつつ,近似アルゴリズムデコーダに匹敵する最先端の精度を実現する。 我々のフレームワークは、正確なビット幅の辺縁デコーダの厳密な解析にインスパイアされ、距離に依存しないシンドローム非一貫性のエラーフロアが明らかとなった。 さらに,ニューラルネットワークデコーダの誤り前処理に対する堅牢性を示す。 この結果から,短期的には高速で正確でスケーラブルな量子誤り訂正への道筋として適応型ニューラルデコーディングが確立される。

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