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该团队报告了在一个典型机器学习应用——使用量子核方法求解微分方程——中，物理计算与逻辑计算之间的性能比较。该算法在基于原子的逻辑量子处理器上实现，涵盖物理层与逻辑层两个层面。研究表明，在相关指标上，逻辑实现所估计的核优于其物理对应版本。该团队观察到，这种性能提升可追溯至所选编码检测到的特定噪声诱发错误。该团队将计算得到的量子核应用于求解微分方程的任务，证实了逻辑量子核的优越性能在端到端应用层面也得以保持。该研究的发现表明，端到端协议的实验验证已能凸显容错实现的积极影响——尽管其消耗的量子资源更多——并为基于应用需求的架构选择提供指导。