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量子纠错（QEC）是量子计算中实现噪声环境下可靠信息处理的关键工具。其中，综合征测量在QEC中扮演核心角色，能明确识别错误的位置和类型。虽然传统QEC协议中综合征提取过程自然流畅（要求错误完美满足特定代数约束条件），但这一特性在近似或噪声自适应QEC框架中基本缺失。后者通常采用佩茨映射等噪声自适应恢复方案，但在硬件上实现这类定制化恢复过程极具挑战性。该研究团队通过提出一种算法化解决方案攻克了这一难题——该方案能针对任意编码和噪声过程识别错误综合征。基于此算法，研究人员开发了佩茨恢复映射的变体版本，即基于综合征的佩茨恢复映射，可通过综合征测量实现。在振幅阻尼噪声背景下，该团队以4量子比特编码为例构建了基于综合征的佩茨映射，通过在IBM量子硬件上执行恢复电路，成功展示了噪声自适应QEC协议的盈亏平衡性能，并将量子比特T1寿命最高提升至三倍。