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量子纠错（QEC）是实现容错量子计算的关键。现有QEC控制器在执行解码前会完成所有预设的校验子（奇偶校验位）测量轮次，即使早期校验数据已显示该次运行将产生错误。这种过量测量会增加解码器工作负荷和系统延迟。为解决该问题，该研究团队提出了一种自适应终止模块，在现有QEC控制器框架下同时降低解码开销并抑制表面码和颜色码的逻辑错误率。其核心思想在于：利用初始校验信息使控制器能在消耗额外资源前提前终止高风险计算。有效方案需权衡继续测量的成本与重启成本，从而提升解码效率。自适应终止方案通过实时校验信息动态调整每次计算的测量轮次。研究人员评估了三种方案：固定深度（FD）解码（当前最先进QEC控制器采用的标准非自适应方法），以及两种自适应方案——AdAbort和单步前瞻（OSLA）解码。在电路级去极化噪声模型下，AdAbort对表面码和颜色码的表现显著优于OSLA和FD，在多种码距范围内均展现出更高解码效率。数值模拟显示，当码距从5增至15时，AdAbort对表面码的效率提升从5%递增至35%，对颜色码则从7%跃升至60%。据团队所知，这是首次针对QEC提出的自适应终止方案。研究结果揭示了终止规则在大型资源密集型量子架构扩展过程中提升效率的重要潜力。