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二维拓扑平移不变（TTI）量子编码，如环面码（TC）和双变量自行车（BB）码，是容错量子计算的重要候选方案。要使这类编码具有实际应用价值，其解码器必须在保持计算效率的同时，成功纠正最可能出现的错误。对于环面码而言，图匹配解码器不仅满足这两项要求，还能提供可证明的性能保证。鉴于TTI编码与（多个副本的）环面码之间的等价性，人们自然会问：TTI编码是否也存在类似的图匹配解码方案？ 本研究为通用TTI编码开发了一种基于图匹配的解码方法。其核心思想是通过粗粒化处理TTI编码，获得以环面码激发态形式表征的症候群有效描述，进而利用图匹配技术消除这些激发态。团队证明：该团队开发的解码器能够纠正权重不超过编码距离常数倍数的错误，并实现非零的编码容量阈值。进一步通过数值模拟研究发现，针对实际应用优化的BB码变体解码器性能与基于置信传播的有序统计解码器相当。这些结果表明，图匹配解码器是处理BB码及其他TTI编码的可行方案。