[发明专利]量子纠错解码系统、方法、容错量子纠错系统及芯片

权利要求书

1.一种量子纠错解码系统，其特征在于，所述量子纠错解码系统包括多个纠错芯片，所述纠错芯片用于：

获取量子电路的错误症状信息，所述错误症状信息是由量子纠错码的稳定子生成元的本征值构成的数据阵列；

运行经规范化处理后的神经网络解码器对所述错误症状信息进行解码处理，得到错误结果信息，所述错误结果信息用于确定所述量子电路中发生错误的量子比特以及相应的错误类型；

其中，所述规范化处理包括以下至少一项：

所述神经网络解码器的核心运算为经数值量化处理得到的无符号定点数的乘积累加运算；

所述多个纠错芯片上运行的各个所述神经网络解码器具有相同的网络结构；

所述神经网络解码器的隐含层仅包括卷积层和全连通层；

所述神经网络解码器的激活函数使用线性整流单元ReLU激活函数；

每个所述纠错芯片上运行一个所述神经网络解码器；

所述神经网络解码器能够适用于不同量子电路的纠错解码。

2.根据权利要求1所述的量子纠错解码系统，其特征在于，所述神经网络解码器包括至少一个隐含层，所述隐含层的输出参数的计算过程如下：

获取量化后权重向量和量化后输入向量；其中，所述量化后权重向量中包括经数值量化处理得到的无符号定点数形式的权重参数，所述量化后输入向量包括经数值量化处理得到的无符号定点数形式的输入参数；

基于所述量化后权重向量和所述量化后输入向量的内积，得到无符号定点数形式的输出参数。

3.根据权利要求2所述的量子纠错解码系统，其特征在于，所述基于所述量化后权重向量和所述量化后输入向量的内积，得到无符号定点数形式的输出参数，包括：

从所述纠错芯片的片上内存中获取既定参数；其中，所述既定参数是指取值不受所述输入参数影响的参数；

基于所述既定参数，以及所述量化后权重向量和所述量化后输入向量的内积，得到无符号定点数形式的所述输出参数。

4.根据权利要求3所述的量子纠错解码系统，其特征在于，所述基于所述既定参数，以及所述量化后权重向量和所述量化后输入向量的内积，得到无符号定点数形式的所述输出参数，包括：

按照如下公式计算得到无符号定点数形式的所述输出参数O_q：

其中，q_w为经数值量化处理后得到的无符号定点数形式的权重参数，q_a为经数值量化处理后得到的无符号定点数形式的输入参数，q_b为经数值量化处理后得到的无符号定点数形式的偏置参数，scale_w为权重参数对应的比例缩放系数，scale_a为输入参数对应的比例缩放系数，scale_O为输出参数对应的比例缩放系数，w₀为权重参数对应的参考定点数，b₀为偏置参数对应的参考定点数，i为正整数；并且，所述既定参数包括S₁、S₂和w₀。

5.根据权利要求2所述的量子纠错解码系统，其特征在于，所述隐含层之后还包括激活函数层，所述激活函数层用于对所述输出参数进行如下处理：

获取所述输出参数的符号位；

若所述符号位指示所述输出参数为正数，则保留所述输出参数的各个比特位的数值不变；

若所述符号位指示所述输出参数为负数，则将所述输出参数的各个比特位的数值置零。

6.根据权利要求1所述的量子纠错解码系统，其特征在于，所述纠错芯片包括片上内存、控制单元和算术计算模块；

所述片上内存用于存储所述神经网络解码器的参数信息；

所述控制单元用于控制所述算术计算模块从所述片上内存中读取所述参数信息；

所述算术计算模块用于从所述片上内存中读取所述参数信息，基于所述参数信息执行所述乘积累加运算，以及基于所述乘积累加运算的结果，计算所述神经网络解码器的隐含层的输出参数。