@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00210414,
 author = {水野, 太資 and 上野, 洋典 and 近藤, 正章},
 issue = {14},
 month = {Mar},
 note = {量子コンピュータの誤り訂正符号として Surface code が知られており，その復号をニューラルネットワークで行う手法が提案されている．また，超伝導素子による量子コンピュータの誤り訂正は高速・低消費電力でなされる必要がある．本稿ではニューラルネットワークによる Surface code の復号を高速・低消費電力化するために，二値化ニューラルネットワーク（BNN）を用いる手法について検討する．Surface code のシンドロームを入力してエラー訂正に必要な操作を出力する BNN を構築し学習することで，BNN による Surface code の復号器を構成した．数値シミュレーションにより物理エラー率に対する論理エラー率を評価し，その復号器が復号手法として有効であることを確認した．},
 title = {二値化ニューラルネットワークを用いた量子誤り訂正の検討},
 year = {2021}
}