Differentiable Maximum Likelihood Noise Estimation for Quantum Error Correction
यह शोधपत्र एक डिफरेंशिएबल मैक्सिमम लाइकलीहुड एस्टीमेशन (dMLE) फ्रेमवर्क पेश करता है जो क्वांटम एरर करेक्शन के लिए सर्किट-स्तरीय शोर मापदंडों के सटीक, कुशल और ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन को सक्षम बनाता है, जिससे रिपिटिशन और सरफेस कोड दोनों पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट विधियों की तुलना में त्रुटि प्रायिकता रिकवरी (error probability recovery) में लगभग सटीक परिणाम प्राप्त होते हैं और लॉजिकल एरर दरों में महत्वपूर्ण कमी आती है।