Encyclopedia · Research Topic Index
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Published knowledge
Color-code 新线路与开源解码器论文配套的线路、代码和统计结果。
Google Quantum AI 在 Willow 处理器上执行的 d=3 与 d=5 color-code memory 实验数据。
Google Quantum AI 泄漏传播、泄漏移除及重复量子纠错实验与仿真数据。
Yoked Surface Codes 论文配套的生成线路、统计结果与部分代码。
用于低温容错量子纠错神经解码器研究的模拟 surface-code syndrome 数据。
量子 LDPC 码 LP+OSD 与 BP+OSD 解码模拟所使用的代码和公开结果数据。
学习 syndrome history、软读出和设备图到逻辑纠错的映射，重点考察泛化、漂移和实时部署。
利用 expander 或 product-code 结构进行小集合翻转、局部更新和并行修正。
通过 decimation、check modification、ensemble 或图重写改善量子简并和相关错误下的收敛。
直接利用连续读出置信度、GKP 模 syndrome 或校准概率，而非先硬判决。
在 Tanner/factor graph 上传递软消息；qLDPC 中需处理短环、简并性和 trapping sets。
先在含高阶相关错误的 detector hypergraph 上运行 belief propagation，再用更新后的边概率构造 matching 问题，以较低复杂度保留部分相关噪声信息。
以 belief propagation 输出的可靠度引导局部错误簇生长，并在各簇内并行执行 on-the-fly elimination，从而避免 BP+OSD 的全局矩阵求逆。
BP 失败或不收敛时，用 ordered-statistics 后处理寻找 syndrome-consistent 的低权重解。
在 matching 图的构造、重加权或流水线修正中显式利用相关故障机制，使解码不再假设所有 detector 边彼此独立。
依据码结构、噪声、精度、吞吐和硬件延迟预算选择算法范式。
利用已知丢失位置，在 Tanner graph 上 peeling 或求解受限线性系统。
小码可查表；更一般地直接估计最高概率错误或最高概率逻辑陪集。
将 detection events 配对或在相关图上求近似最优纠错链。
把拓扑码 syndrome 分区并逐尺度粗粒化，在局部单元内估计恢复概率，再把有效信息递归传递到更小的晶格。
将 color-code syndrome 投影到多个 surface-code-like 子问题，再合并候选恢复。
在局部候选集合上选择能显著降低 syndrome 的翻转，适用于满足扩展条件的 qLDPC。
把后验或逻辑陪集概率表示为张量收缩，或用 MCMC/采样近似最大似然。
通过缺陷聚类和增长实现低复杂度拓扑码解码。