We study directionally informed belief propagation (BP) decoding for quantum CSS codes, where anisotropic Tanner-graph structure and biased noise concentrate degeneracy along preferred directions. We formalize this by placing orientation weights on Tanner-graph edges, aggregating them into per-qubit directional weights, and defining a \emph{directional degeneracy enumerator} that summarizes how degeneracy concentrates along those directions. A single bias parameter~$β$ maps these weights into site-dependent log-likelihood ratios (LLRs), yielding anisotropic priors that plug directly into standard BP$\rightarrow$OSD decoders without changing the code construction. We derive bounds relating directional and Hamming distances, upper bound the number of degenerate error classes per syndrome as a function of distance, rate, and directional bias, and give a MacWilliams-type expression for the directional enumerator. Finite-length simulations under code-capacity noise show significant logical error-rate reductions -- often an order of magnitude at moderate physical error rates -- confirming that modest anisotropy is a simple and effective route to hardware-aware decoding gains.


翻译:我们研究了量子CSS码的方向性信息置信传播(BP)解码,其中各向异性的Tanner图结构和偏置噪声将简并性集中在优选方向上。我们通过为Tanner图边分配方向权重、将其聚合为每个量子位的方向权重,并定义一个**方向简并枚举器**来总结简并性如何沿这些方向集中,从而形式化这一过程。单个偏置参数~$β$将这些权重映射为与位置相关的对数似然比(LLR),产生各向异性的先验信息,可直接插入标准BP$\rightarrow$OSD解码器而无需改变码构造。我们推导了方向距离与汉明距离之间的关系界,给出了每个校验子对应的简并错误类数量作为距离、码率和方向偏置函数的上界,并给出了方向枚举器的MacWilliams型表达式。在码容量噪声下的有限长度仿真显示逻辑错误率显著降低——在中等物理错误率下通常可达一个数量级——证实适度的各向异性是实现硬件感知解码增益的简单有效途径。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2021】具有线性复杂度的Transformer的相对位置编码
专知会员服务
25+阅读 · 2021年5月20日
详解GAN的谱归一化(Spectral Normalization)
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年2月13日
知识点 | 全面理解支持向量机
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2019年1月2日
【收藏】支持向量机原理详解+案例+代码!【点击阅读原文下载】
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2018年9月13日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
综述 | 知识图谱向量化表示
开放知识图谱
33+阅读 · 2017年10月26日
分别基于SVM和ARIMA模型的股票预测 Python实现 附Github源码
数据挖掘入门与实战
15+阅读 · 2017年9月9日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
(译文)认知战:以士兵为目标,塑造战略
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:12
(中文)认知战的本体论基础(2026报告)
专知会员服务
13+阅读 · 今天1:45
美空军条令(2026):外国对内防御
专知会员服务
3+阅读 · 今天1:32
美国与以色列如何在攻击伊朗中使用人工智能
专知会员服务
7+阅读 · 4月16日
《自动化战略情报管控》
专知会员服务
3+阅读 · 4月16日
得失评估:审视对伊朗战争的轨迹(简报)
专知会员服务
3+阅读 · 4月16日
【CMU博士论文】迈向可解释机器学习的理论基础
相关VIP内容
【ICML2021】具有线性复杂度的Transformer的相对位置编码
专知会员服务
25+阅读 · 2021年5月20日
相关资讯
详解GAN的谱归一化(Spectral Normalization)
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年2月13日
知识点 | 全面理解支持向量机
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2019年1月2日
【收藏】支持向量机原理详解+案例+代码!【点击阅读原文下载】
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2018年9月13日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
综述 | 知识图谱向量化表示
开放知识图谱
33+阅读 · 2017年10月26日
分别基于SVM和ARIMA模型的股票预测 Python实现 附Github源码
数据挖掘入门与实战
15+阅读 · 2017年9月9日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员