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The adaptive decision-making strategy for surface code decoding
DOI:10.1088/2058-9565/ae3f4e.png)
摘要
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实现大规模实时解码需要高效且准确的解码器。然而,表面码的常规解码策略难以平衡速度与准确性。本研究提出自适应决策(ADM)策略,该策略通过解码过程中的中间信息优化局部决策,同时保持快速解码。我们将不同实时策略集成到并查集(UF)解码框架中,比较其性能。在不同噪声条件下的数值模拟表明,我们的ADM-UF解码器显著提高了阈值,优于其高度相关的竞争者。实证证据证实ADM-UF实现了近线性复杂度,确保大规模量子码的实时解码。这些结果验证了我们的ADM策略的有效性。
Keyword:
quantum error correction
fault-tolerant quantum computing
surface code
decoding
期刊
IF:
5
论文数:
1.4K
被引数:
5.1K
机构
引用论文
A memristive neural decoder for cryogenic fault-tolerant quantum error correction一种用于低温容错量子错误纠正的忆阻器神经网络解码器
Data-driven decoding of quantum error correcting codes using graph neural networks基于图神经网络的数据驱动量子纠错码解码

