建议:神经表面码解码器 (QEC) 示例?

Hi, 我构建了一个小的 MLX 示例,我认为它可以适合这里,并且我想在整合 PR 之前检查范围。`maxwell` 是基于 Transformer 的表面码 (量子误差纠错) 解码器。它读取一个症候群,并预测逻辑量子位是否翻转,与最小重量完美匹配 (MWPM) 作为标准的经典解码器进行对比。在距离 3 时,在 Stim 模拟的射线 (电路级脱极噪声) 上进行训练,并在每个物理错误率上对 200 万次新射线进行评估,该模型在逻辑错误率上击败了 MWPM (相对降低 3-13%,在低噪声下最大)。它对 trade-off 非常坦诚: 单次解码延迟比 MWPM 缓慢约 200 倍,因此这是一个精度结果,而不是实时结果。