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量子纠错码 (QECC) 是实现量子计算潜力的关键组件。与经典纠错码 (ECC) 一样，QECC 通过将量子逻辑信息分布在冗余物理量子比特上，从而可以检测和纠正错误，从而能够降低错误率。在这项工作中，我们高效地训练了新型端到端深度量子错误解码器。我们通过增强综合征解码来解决量子测量崩溃问题，以预测系统噪声的初始估计值，然后通过深度神经网络对其进行迭代细化。通过可微分目标直接优化在有限域上计算出的逻辑错误率，从而能够在代码施加的约束下实现高效解码。最后，通过高效解码重复综合征采样，我们的架构得到扩展，以支持有故障的综合征测量。所提出的方法展示了神经解码器用于 QECC 的强大功能，它实现了最先进的精度，对于小距离拓扑码，其性能优于现有的端到端神经和经典解码器，而后者通常在计算上是无法实现的。
深度量子纠错
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