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量子纠错技术通常假设所有症状激活都代表需要纠正的错误。该团队通过对IBM Eagle r3三台处理器756次量子纠错运行的实验数据表明，这一假设并不成立。硬件表现出亚泊松症状统计特征（法诺因子F=0.856，相对于泊松分布的t值为-131，且与编码距离无关），表明部分症状事件并非随机噪声，而是结构化协作跃迁。该团队开发了一种状态分类解码器，可区分应纠正的二元错误与不应纠正的三元跃迁。在使用IBM硬件统计数据校准的二元/三元混合错误模型中，该分类器在静态检测深度（τ=1）下将所有单元尺寸的逻辑错误率降低了7-19%，在8项测试条件中有7项达到统计学显著性（p<0.05），其中所有四项τ=1条件的显著性水平更高（p<0.0001）。改进机制源于选择性弃权：分类器能正确识别75-98%的三元跃迁并保持不纠正（τ=1时为75-81%，τ=5时为88-98%），而标准解码器会错误纠正这些跃迁，引入本不存在的错误。在谷歌105量子位Willow处理器上进行的跨平台对照实验（420次实验，d=3、5、7）则显示相反特征：超泊松统计（F=2.42）、超线性突发缩放及正空间相关性——这证实了缺乏P门不对称性的标准表面码电路中不存在亚泊松信号。该结果表明：当硬件存在协作性错误结构时，标准量子纠错技术会因纠正有效的三元态而主动破坏量子信息，减少纠错反而能获得更好性能。