Decoder Dependence in Surface-Code Threshold Estimation with Native Gottesman-Kitaev-Preskill Digitization and Parallelized Sampling
Diese Studie quantifiziert die Abhängigkeit von Decodierern bei der Schätzung der Schwellenwerte von Oberflächencodes unter Pauli-Rauschen und nativer GKP-Digitisierung, indem sie zeigt, dass MWPM und Union-Find die beste Leistung bieten, während neuronale und BP-Ansätze hinterherhinken, und empfiehlt eine schätzerbedingte Berichterstattung für reproduzierbare Benchmarks.