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该研究团队提出了一种基于软输出猜测随机加性噪声解码（SOGRAND）的量子坦纳码广义低密度奇偶校验解码框架。通过采用软输出来解码整个分量码，该工作有效抑制了陷阱集和循环效应，从而提升了收敛性能。实验表明，结合有序统计解码（OSD）后处理的SOGRAND方案，其逻辑错误率较标准的置信传播加OSD基准方法优化了高达三个数量级，为基于坦纳码的新型量子码可扩展解码提供了可行路径。