量子科技中心_量科网

原子损耗是中性原子量子计算机的主要误差来源，在近期实验中占物理总误差的40%以上。与泡利误差不同，原子损耗因其非线性和关联特性，对综合征提取和解码都构成重大挑战。当前综合征提取电路要么需要额外物理开销，要么无法提供最佳损耗容错能力。在解码方面，现有方法要么计算效率低下，要么逻辑错误率欠佳，或依赖缺乏可证明保证的机器学习方案。 为解决这些问题，该研究团队提出泡利包络框架。该框架构建了一个能约束原子损耗效应、同时保持低权重且高效可计算的泡利包络。在此框架指导下，团队首先设计了新型原子补充综合征提取电路——“中途交换”提取法，在不增加时空开销的情况下减少误差传播。随后提出针对该方案的最优解码器：将包络最大似然解码器构建为混合整数线性规划问题，对原子损耗误差实现了接近理论最优的有效码距dloss ~ d。 受最优解码器排他性约束启发，团队还在最小权重完美匹配框架内提出近似执行该约束的包络匹配解码器。该解码器实现dloss ~ 2d/3的性能，超越此前最佳算法解码器（即便采用混合整数规划也仅达dloss ~ d/2）。电路级仿真表明，在损耗主导区域，该方案比现有算法解码器和综合征提取电路的阈值提升40%，有效码距提高30%。基于最新实验数据，该团队的包络最大似然解码器将混合最大似然-机器学习解码器的误差抑制因子从2.14提升至2.24。