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Planar surface codes

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  1. RESEARCH · CL_111226 ·

    新框架提高量子计算解码器效率

    研究人员开发了一个名为神经迁移统一（NTU）的新框架，以提高容错量子计算基础解码器的效率。该方法允许将从小规模量子代码中学到的知识加速用于训练更大、更复杂的代码的解码器。NTU-Transformer是该框架的一个实例，与现有方法相比，在平面表面代码和双变量自行车代码上表现出优越的性能，特别是在存在电路级噪声和低物理错误率的情况下。