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在该论文中，研究团队提出了一种用于拓扑码去极化错误解码的“联合-交集联合查找”（UIUF）算法，该算法融合了迭代式联合查找（UF）与标准UF解码的优势。虽然迭代UF方法在中等错误率下提升了性能，但其缺乏纠错保证。为解决这一问题，该工作开发了UIUF算法，既能保持迭代UF的性能增强，又可确保对不超过一半码距的错误进行纠正。通过编码容量、现象学及偏置噪声模型下的仿真实验表明，UIUF显著优于传统UF解码器，将逻辑错误率降低超过一个数量级（约至10^-5水平）。此外，在旋转表面码的编码容量和现象学噪声模型中，UIUF较最小权重完美匹配（MWPM）解码器实现了更低的逻辑错误率，同时保持了高效的线性时间复杂度。