We propose a joint framework for constructing and decoding Logically Augmented (LA) quantum low-density parity-check (QLDPC) codes. This is motivated by the need for flexible coding rates and adaptive error protection while preserving block length and code structure. On the construction side, we use an auxiliary \textit{Logical Protection Code (LPC)} to impose additional stabilizer constraints on selected logical qubits of a \textit{primary} code. On the decoding side, the proposed decoder uses the LPC syndrome to generate logical error hypotheses and condition belief propagation (BP) on each hypothesis. The proposed \textit{Hierarchical Logical List Decoder (HLLD)} is invoked only when the initial BP decoder for primary code fails to converge. It then selects the correction with the smallest Hamming weight among the syndrome-consistent candidates produced by hypothesis-conditioned BP runs. For numerical evaluation, we focus on short repetition LPCs, which provide a flexible means of trading rate for additional error protection. Each LPC syndrome admits exactly two logical error hypotheses, irrespective of repetition length, which enables HLLD to explore both possibilities without relying on a single logical estimate. Numerical results show that varying the repetition length provides a tunable trade-off between rate and error-correction performance across a wide range of primary code constructions and their operating regimes. On the decoding side, with the overall LA code held fixed, HLLD reduces the logical error rate by up to 81\%, 75\%, and 69\% for LA codes based on mitten, lifted-product, and bivariate bicycle codes, respectively, compared with conventional BP decoding of the same LA codes.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
【ICLR2022】通过传播网络编码学习通用的神经结构
专知会员服务
13+阅读 · 2022年2月13日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年6月26日
最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年9月7日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
手把手教 | 深度学习库PyTorch(附代码)
数据派THU
27+阅读 · 2018年3月15日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9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
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 · 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
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
18+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
7+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
专知会员服务
10+阅读 · 11月6日
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
8+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
5+阅读 · 11月6日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
手把手教 | 深度学习库PyTorch(附代码)
数据派THU
27+阅读 · 2018年3月15日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
相关基金
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
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 · 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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员