神经信念匹配解码:拓扑量子纠错码的高效神经网络新方法
神经信念匹配解码器:利用卷积神经网络加速拓扑量子纠错,MWPM调用次数减少4个数量级,支持小码训练大码直接迁移。
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多模态薛定谔猫态普适量子计算新突破:非局域耗散工程实现通用门集,为硬件高效容错量子计算开辟新方向。
Plaquette:从器件物理直接计算容错量子架构逻辑性能的新平台,支持超导、中性原子、离子阱等多平台噪声模拟。