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Paper · 2014 · Physical Review A 90, 032326
Efficient algorithms for maximum likelihood decoding in the surface code
Bravyi, Suchara, Vargo
发布策略证据先于发布
证据定位3 / 3
关联技术3
代表角色2
指标观测2026-07-28
Research record
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分 provider 的动态影响力
openalexfound
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Crossref 与 OpenAlex 的口径和更新节奏不同，因此分别披露；这里不计算统一影响力分、热门分或质量分。
Representative roles
这篇论文为什么被选为代表来源
前沿代表核验 2026-07-28
Lookup / 最大似然
Provides both an exact maximum-likelihood decoder for a restricted surface-code noise model and a controlled tensor-network approximation for general noise.
Abstract; Sections II–V; exact algorithm and matrix-product-state approximation参考实现核验 2026-07-28
Tensor / sampling
Develops tensor-network contraction algorithms for approximate maximum-likelihood surface-code decoding.
Abstract and Sections II–IV; tensor-network maximum-likelihood decoderConnected entities
这篇论文支撑的技术实体
解码器来源证据
Decoder 选择
依据码结构、噪声、精度、吞吐和硬件延迟预算选择算法范式。
已随源数据核验可复查定位
Abstract and Sections II–V; exact and approximate maximum-likelihood decoders benchmarked against MWPMShows how accuracy, noise assumptions, and tensor-network bond dimension change the practical decoder choice.
解码器来源证据
Lookup / 最大似然
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。
已随源数据核验可复查定位
Abstract and Sections II–V; exact O(n^2) special-case decoder and matrix-product-state approximation for general noiseDefines computational routes to maximum-likelihood decoding rather than treating ML as only an ideal objective.
解码器来源证据
Tensor / sampling
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。
已随源数据核验可复查定位
Abstract and Sections II-IV on tensor-network maximum-likelihood decoding原始来源在上述位置定义、构造、实现或实证讨论了“Tensor / sampling”，用于支撑该技术实体与论文的显式连接。