量子科技中心_量科网

该团队提出了一种针对电路级噪声下双变量自行车（BB）码的贪婪剥离解码分析理论。在误码率p=10⁻³时，延迟贪婪解码器在保持相同逻辑错误率的前提下，比置信传播（BP）算法实现了330倍的延迟降低。主要理论贡献是通过无自由参数的异或校验子分析，推导出闭式碰撞解决因子A₀=|真实碰撞|/|生日碰撞|，该因子量化了真正阻碍迭代剥离过程的检测器共享故障对比例。对于[[144,12,12]] Gross码，A₀=0.8685（与实验值误差小于0.5%），其中共享2对故障（4循环）在剥离过程中总能得到解决。该团队发现A₀取决于故障图平均度数d̄而非编码规模：当d̄=52（Gross家族）时A₀=0.87，而d̄=17（[[32,8,6]]码）时A₀=0.76。研究团队为Gross家族建立了校验子码停止距离dₛ=n/4.5，并证明[[32,8,6]]码（dₛ=4）可实现双轮流式解码：T=2轮解码即实现89%剥离成功率，与T=12轮相比逻辑错误率比值为1.29±0.03，预估延迟约50纳秒。完整公式P_peel=exp(-A₀γ_analytic e^(-B√T)np²)在五个BB码、四种噪声水平和四个T值下得到验证（R²=0.86）。昆仑[[18,4,4]]实验[6]的跨平台复现结果与其硬件逻辑错误率的匹配误差在0.73个百分点内。