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surface code
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Google Research 使量子计算机能够从错误中学习
Google Research 开发了一个强化学习框架，使量子计算机能够在计算过程中从错误中学习并进行自我纠正。该方法使用自主代理不断调整控制参数，稳定量子系统免受漂移影响，并克服了长时量子算法的一个主要瓶颈。该方法已在模拟和实验数据中得到验证，显示出量子纠错的可靠性和保真度有所提高。
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新的BB码通过降低错误和量子比特成本来增强QCNN
研究人员开发了一种新的量子纠错技术，使用双变量自行车（BB）码来提高量子卷积神经网络（QCNN）的性能。目前的QCNN在量子设备的高噪声水平和像表面码这样的传统纠错方法所带来的高昂量子比特成本方面存在困难。提出的低开销BB QEC技术通过模拟得到验证，有望通过解决这些限制来支持实际的QCNN应用。