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解码双变量自行车（BB）量子纠错码通常需要信念传播（BP）算法，当BP无法收敛时还需进行有序统计解码（OSD）后处理。目前判断BP能否在给定校验子下收敛，必须等到BP完全运行完毕。该研究团队发现，通过单一模运算即可提前预测收敛性：若校验子缺陷数能被码的列权重w整除，BP极大概率会收敛（在错误率p≤0.001时达100%，p=0.01时降至87%）；反之BP失败概率≥90%。其机制具有结构性——每个物理数据误差会精确激活w个稳定子，因此缺陷数不被w整除即意味着存在BP模型空间之外的测量误差。 在列权重w=2、3、4的五种BB码上验证表明，在现象学噪声模型下（p=0.001），模w预测法作为收敛分类器的AUC值高达0.995，显著优于其他所有校验子特征（次优方案AUC仅0.52）。假阳性率实测符合O(p^2.05)标度律（R^2=0.98），与命题2的理论界限一致。在模w=0却BP失败的案例中，82%存在权重2的数据误差簇，直接验证了主要失效机制。该预测对BP调度策略和解码器变体（包括量子LDPC码最强增强算法Relay-BP）具有不变性。该成果可直接应用于IBM计划2026-2028年部署的Gross码[[144,12,12]]和双Gross码[[288,12,18]]。