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发明公开
一种神经网络驱动的非对称量子纠错码译码方法审中-公开

公开(公告)号：CN119783843A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202510208652.2

申请日：2025-02-25

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 樊继豪 , 张千辉 , 应浩男 , 陆晓宇 , 李洲

IPC: G06N10/70 , G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种神经网络驱动的非对称量子纠错码译码方法，首先利用量子非对称噪声模型，获得所需的量子非对称噪声错误#imgabs0#和错误#imgabs1#，确定量子非对称噪声错误#imgabs2#和错误#imgabs3#的伴随式，基于神经网络译码器预测量子系统中的#imgabs4#错误和#imgabs5#错误，判断预测的#imgabs6#错误和#imgabs7#错误是否满足量子逻辑错误的约束性条件，若均满足约束条件，则译码成功，否则译码失败。本发明的方案利用非对称噪声模型破坏了HGP结构的对称性，使得利用非对称噪声来提高译码性能成为可能；利用神经网络技术显著提升了BP算法在量子纠错码译码中的性能，与现有译码技术相比，本发明的译码方法在处理非对称量子信息时展现出显著的性能提升。

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