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摘要:
Quantum error-correction codes are immeasurable resources for quantum computing and quantum communication.However,the existing decoders are generally incapable of checking node duplication of belief propagation (BP) on quantum low-density parity check (QLDPC) codes.Based on the probability theory in the machine learning,mathematical statistics and topological structure,a GF(4) (the Galois field is abbreviated as GF) augmented model BP decoder with Tanner graph is designed.The problem of repeated check nodes can be solved by this decoder.In simulation,when the random perturbation strength p =0.0115-0.0116 and number of attempts N =60-70,the highest decoding efficiency of the augmented model BP decoder is obtained,and the low-loss frame error rate (FER) decreases to 7.1975 × 10-5.Hence,we design a novel augmented model decoder to compare the relationship between GF(2) and GF(4) for quantum code[[450,200]]on the depolarization channel.It can be verified that the proposed decoder provides the widely application range,and the decoding performance is better in QLDPC codes.
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篇名 Low-loss belief propagation decoder with Tanner graph in quantum error-correction codes
来源期刊 中国物理B(英文版) 学科
关键词
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 GENERAL
研究方向 页码范围 164-171
页数 8页 分类号
字数 语种 英文
DOI 10.1088/1674-1056/ac11cf
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期刊影响力
中国物理B(英文版)
月刊
1674-1056
11-5639/O4
北京市中关村中国科学院物理研究所内
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