Learning to Decode Quantum LDPC Codes Via Belief Propagation
Deze paper stelt een versterkingsleringsbenadering voor die Belief Propagation-decodering voor quantum LDPC-codes optimaliseert door het probleem te modelleren als een Markov-beslissingsproces met lokale syndroominformatie, waardoor zowel de convergentie als de prestaties aanzienlijk worden verbeterd ten opzichte van bestaande methoden.