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玻色子代码允许在单个组件设备中对逻辑量子位进行编码，利用谐振子的无限大希尔伯特空间。特别是，最近已证明 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码的可校正性远远超过同一系统中最佳被动编码的盈亏平衡点。目前针对该系统的量子误差校正 (QEC) 方法基于使用反馈的协议，但响应仅基于最新的测量结果。在我们的工作中，我们使用最近提出的反馈-GRAPE（带反馈的梯度上升脉冲工程）方法来训练循环神经网络，该网络提供基于记忆的 QEC 方案，以非马尔可夫方式响应之前测量结果的完整历史，优化所有后续的单一操作。这种方法明显优于当前策略，并为更强大的基于测量的 QEC 协议铺平了道路。
非马尔可夫反馈用于优化量子误差校正
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