近年来人类社会所产生的海量数据使得人工智能技术为制造业产能升级提供了强有力的支持。但与此同时,传统计算机的计算能力与存储性能也逐渐步入瓶颈,核心处理器的电路集成度越来越大,且因不可控制的量子效应导致计算失效。为了克服传统计算机目前的缺陷,在存储和计算等关键领域上重新思考并发明全新的颠覆性技术成为计算机研究领域的热点研究课题。近年来,利用量子力学规律所设计的量子计算机相比经典计算机具有更强大的存储与处理信息的能力,这种新型计算设备能够在某些逻辑运算任务上存在无可比拟的优势。本文围绕实现容错量子计算机的关键技术,结合了量子逻辑综合算法及神经网络方法,深入的研究了高效的容错量子纠错码转换电路的设计,通用容错量子计算方案的设计以及量子纠错过程的优化,具体包括以下内容:1.采用分段容错协议,为搜索纠错码上具有循环特性的逻辑控制Pauli-Z算子门设计了一种启发式搜索算法,并通过本文所设计的算法给出了一个5量子比特与Steane-7量子比特编码间的分段容错逻辑控制非门电路。其次,本文改进了该控制非门电路的常数稳定子的检错及纠错过程,保证该电路的纠错过程在分段容错协议下不会受到闲置量子位错误的干扰,从而使得该逻辑控制非门电路能够被建模为一个基本的容错组件,并被用于构造更大规模的容错逻辑量子电路。最后本文基于该容错逻辑门设计了这两种编码间的一种高效的容错转换电路。2.采用非均匀编码级联策略,设计了一种基于2层级联的25量子比特纠错码,在该编码上实现了一个分段容错逻辑T门,并据此提出一种低资源消耗的容错通用量子计算实现方案。其中,本文的容错逻辑T门电路包含了内层逻辑量子比特上的编码转换子电路,为了克服编码转换电路本身的低容错性,本文针对具有分段容错结构的量子电路设计了一种基于神经网络的解码器,并通过对逻辑T门电路的数值仿真实验验证了该解码器的有效性。3.研究了稳定子码的纠错过程,采用神经网络方法为一种资源消耗更少的诊断数据提取电路设计了解码器,并通过编码基态制备电路的数值仿真进一步验证了本文所设计的解码器能够有效提升该诊断提取电路的稳定性。4.研究了级联编码的解码过程,分析其不同级联层的诊断数据与错误扩散事件的关联性,本文采用神经网络设计了级联编码的解码器,并对25量子比特编码基态制备电路进行数值仿真以验证该解码器能够有效提升级联编码的伪阈值。