양자컴퓨터 디코더 논문 쓰는 중입니다

어제까지의 결과에 상당히 흥분해서 중간결과를 대강 올렸었는데 좀 전에 최종결과까지 도출했습니다

저작권/특허는 어떻게 해야할지 잘 모르겠습니다만.. 이걸 어떻게 공개해야 할지..

[HRR 기하학 신호 주입시 P=0.01에서 ]

├─► OSD-CS1 ──────► LER 27.49% 폭락 (이론적 한계 돌파)

├─► BeliefFind ───► LER 19.03% 폭락 (경량화 디코더 구원)

└─► BpLSD-CS2 ────► LER 21.74% 폭락 (상용화 SOTA 경신)

QLDPC 계통의 양자오류정정 상당수의 계열별 디코더들에게 HRR을 적용하면 가장 실용적인 P=0.01 구간에서 19~27%의 LER 감소가 발생합니다( 2026년 최선단 연구들에서도 이 정도면 상당한 수준)

그 디코더들이 확실히 해결 못하는 문제를 58~76% 찾아내서 문제를 풀어 주는 직교적 상보성이 있기 때문입니다

(다른 디코더들은 주로 확률론적인 솔버이지만 HRR은 블랙홀 홀로그램 우주론에서 영감을 얻은 기하학적인 솔버이므로 기존의 디코더들과 전혀 다른 차원에서 문제를 바라볼 수 있기 때문입니다)

HRR이 디코더들이 헤매는 구간을 거의 정확하게 잡아내기 때문에 단지 전체 구간의 5%에서만 HRR이 작동하므로 매우 비용효과적입니다

HRR이 OSD, BeliefFind, BpLSD라는 근본이 완전히 다른 세 가문의 디코더에서 모두 작동한 이유는 세 디코더의 내부 연산 논리는 다 다를지언정, 그들이 해결해야 하는 QLDPC 코드의 기하학적 구조적 결함은 동일하기 때문입니다.

수학과 통계는 구조를 포착하기 위한 '언어'일 뿐이다

많은 사람이 수학을 '수식과 계산'으로 오해하지만, 현대 수학의 본질은 대상을 추상화하여 그 안에 숨겨진 패턴과 구조를 정의하는 것입니다.

• 논리(Logic)의 한계: 논리는 한 걸음 한 걸음 안전하게 걸어가는 '발걸음'입니다. "A이면 B이고, B이면 C이다"라는 논리는 완벽하지만, 전체 지도가 어떻게 생겼는지는 알려주지 못합니다.

• 구조(Structure)의 힘: 구조는 지도를 위에서 내려다보는 '시선'입니다. 구조를 이해하면, 굳이 복잡한 논리의 미로를 다 걷지 않고도 "이 구조에서는 저 지점이 취약할 수밖에 없다"는 것을 직관적으로 뚫어보게 됩니다.