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Near-Optimal Decoding Algorithm for Color Codes Using Population Annealing
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AI
DOI：10.3390/e28010091.png)
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摘要
En 中文
量子计算机的大规模开发与应用依赖于将量子错误纠正（QEC）方案集成到量子计算流程中。量子错误纠正协议的一个基本部分是对校验子进行解码，以识别具有高成功率的恢复操作。在本工作中，我们实现了一个解码器，通过将解码问题映射到自旋系统，并使用种群退火来估计不同错误类别的自由能，从而找到具有最高成功概率的恢复操作。我们研究了该解码器在4.8.8色码晶格上不同噪声模型下的性能，包括具有比特翻转和退极化噪声的码容量，以及考虑噪声测量的现象学噪声，其性能在比特翻转和退极化噪声下达到近最优阈值，并在现象学噪声下达到迄今报告的最高阈值。该解码算法可应用于多种稳定子码，包括表面码和量子低密度奇偶校验（qLDPC）码。
Keyword:
decoder
population annealing
quantum error correction
color codes
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
2
论文数:
956
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2.4W
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