MMJul, 2023
qecGPT: 用生成式预训练转换器解码量子纠错码
qecGPT: decoding Quantum Error-correcting Codes with Generative Pre-trained Transformers
Hanyan Cao, Feng Pan, Yijia Wang, Pan Zhang
TL;DR我们提出了一种使用生成建模对量子纠错码进行译码的通用框架，该模型利用自回归神经网络，特别是 Transformer，学习逻辑运算符和综合症的联合概率。经过预训练后，该模型可以在给定综合症的情况下，使用最大似然译码高效计算逻辑运算符的可能性，并以计算复杂度为 O (2k)（k 为逻辑比特数）直接生成最可能的逻辑运算符，远优于需要 O (4^k) 计算的传统最大似然译码算法。我们进一步提出了一种基于经过预训练的模型的改进方法，通过直接采样稳定子运算符，更准确地确定给定综合症的逻辑运算符的可能性。我们对具有小码距的稳定子码进行了数值实验，使用了失真性误差模型和具有相关噪声的误差模型。结果显示，我们的方法在译码准确性方面比最小重量完美匹配和基于置信传播的算法提供了显着改进。我们的框架是通用的，可以应用于任何误差模型和具有不同拓扑结构的量子码，如面对码和量子 LDPC 码。此外，它利用了 GPU 的并行化能力，能够同时解码大量的综合症。我们的方法利用了生成式人工智能和现代计算能力对量子纠错码的高效准确解码提供了启示。