QAdapt: A Noise-Adaptive Neural Pre-Decoding Framework for Quantum Error Correction

📄 arXiv: 2607.28422v1 📥 PDF

作者: Ran Miao, Rui Luo, Xiaohan Shan, Xiaoming Sun

分类: cs.LG

发布日期: 2026-07-30

备注: 11 pages, 6 figures, 6 tables

💡 一句话要点

提出QAdapt以解决量子错误纠正中的噪声适应性问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 量子错误纠正 噪声自适应 神经网络 容错量子计算 解码效率 时空相关性 量子计算

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理快速生成的综合数据时，面临物理噪声和解码延迟的双重挑战，导致量子错误纠正性能受限。
  2. QAdapt通过捕捉综合数据的局部时空相关性，适应不断变化的噪声条件，并有效减轻灾难性遗忘，提升解码效率。
  3. 在多个合成噪声配置下，QAdapt相较于基线方法显著降低了逻辑错误率，且在Google的Willow基准数据上减少了后端解码延迟。

📝 摘要（中文）

容错量子计算（FTQC）依赖量子错误纠正来抑制物理错误并在大规模下保持逻辑信息。然而，实际性能不仅受到物理噪声的限制，还受到快速生成的综合数据处理延迟的影响。QAdapt是一个噪声自适应的神经预解码框架，旨在改善表面码量子错误纠正的效率。它能够捕捉综合数据中的局部时空相关性，适应不断变化的噪声条件，并将残余综合数据转发给传统的全局解码器。实验结果表明，QAdapt在不同噪声配置下显著降低了逻辑错误率，并提高了后端解码效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决量子错误纠正中由于物理噪声和解码延迟导致的性能瓶颈。现有的神经解码器在面对强、异质和非平稳的硬件噪声时，表现不佳，且固定的解码器无法适应硬件变化。

核心思路：QAdapt的核心思想是通过噪声自适应机制，实时捕捉和利用综合数据中的时空相关性，从而提高解码的准确性和效率。该方法设计旨在应对不断变化的噪声环境，避免灾难性遗忘。

技术框架：QAdapt的整体架构包括局部噪声适应模块和传统全局解码器。首先，局部模块处理快速生成的综合数据，适应当前噪声条件；然后，将处理后的残余综合数据传递给全局解码器进行最终解码。

关键创新：QAdapt的主要创新在于其噪声自适应能力，能够动态调整解码策略以应对不同的噪声环境。这一特性使其在处理复杂的量子错误纠正任务时，表现出更高的灵活性和鲁棒性。

关键设计：在设计中，QAdapt采用了特定的损失函数以平衡局部和全局解码的效果，同时在网络结构上引入了时序卷积层，以增强对时空特征的捕捉能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在110种合成的非分布噪声配置下，QAdapt相较于神经预解码基线方法显著降低了逻辑错误率，最高可达5.79%。在Google的Willow基准数据上，后端解码延迟减少了9.32%，显示出其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

QAdapt的研究成果在量子计算领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高容错率和高效率的量子计算任务中。其噪声自适应特性使得量子错误纠正能够在实际硬件环境中更加有效地运行，推动量子计算技术的实用化进程。

📄 摘要（原文）

Fault-tolerant quantum computing (FTQC) relies on quantum error correction to suppress physical errors and preserve logical information at scale. In practice, however, performance is constrained not only by physical noise but also by the latency of classical decoders processing rapidly generated syndrome data. This challenge is exacerbated by hardware noise that is strong, heterogeneous, and nonstationary, as well as by the simulation-to-hardware distribution shift that can substantially degrade fixed neural decoders. We present QAdapt, a noise-adaptive neural pre-decoding framework for surface-code quantum error correction. QAdapt captures local spatiotemporal correlations in syndrome data, sequentially adapts to evolving noise conditions while mitigating catastrophic forgetting, and forwards the residual syndrome to a conventional global decoder. Across 110 synthetic out-of-distribution noise configurations for rotated surface-code memory circuits, QAdapt consistently reduces the logical error rate relative to the neural pre-decoding baseline. On Google's Willow benchmark data, without target-domain fine-tuning, it achieves reductions of up to 5.79 percent in logical error rate and 9.32 percent in backend decoding latency on the residual syndrome. These results demonstrate that QAdapt provides a practical and decoder-compatible approach to improving the robustness and backend decoding efficiency of quantum error correction under evolving hardware noise.