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强化学习结合重要性采样优化量子纠错症状提取
量子纠错中综合征提取的实现方式随规模指数增长，且容错性差异巨大，构成搜索问题。作者用强化学习与重要性采样寻找低逻辑错误率的提取方案，在所有规模上超越此前工作。相比AlphaSyndrome与PropHunt，逻辑错误率平均降低25.9%与71.7%，在距离15的表面码上降幅达97.8%。
arXiv cs.LG49 天前
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量子纠错中综合征提取的实现方式随规模指数增长，且容错性差异巨大，构成搜索问题。作者用强化学习与重要性采样寻找低逻辑错误率的提取方案，在所有规模上超越此前工作。相比AlphaSyndrome与PropHunt，逻辑错误率平均降低25.9%与71.7%，在距离15的表面码上降幅达97.8%。