该团队介绍了一种针对CSS量子低密度奇偶校验（qLDPC）码的量子麦克斯韦擦除解码器，该方法通过有界猜测扩展了传统剥离解码。符号化追踪的猜测可通过限制性校验被消除，通过设定“猜测预算”实现复杂度与性能的可调权衡：无约束预算可恢复最大似然（ML）性能，而恒定预算则实现线性时间解码并逼近ML性能。研究团队提供了关于渐近性能的理论保证，并在双变量自行车码和量子坦纳码上展示了优异性能。
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2026-01-15 18:59
