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该团队提出了一种估算量子纠错电路级噪声水平的方法，该方法假设仅能获取单次测量结果（例如，测量速度较慢且采用分区/并行方式执行），且无法进行底层量子硬件校准（如云访问）或不可行（如大规模计算）。该团队开发并运行了表面码plaquette实验，采用两种辅助量子比特配置：FRESH（每个plaquette重复使用新量子比特）和RECYCLE（重复使用量子比特）。为验证该方法，研究人员将plaquette编译至离子阱（IonQ Aria1）原生门集，并应用硬件感知重写模板以降低电路深度和执行时间。该团队还在非穿梭型超导处理器（IBM Torino）上运行了实验。研究人员根据得到的单次plaquette测量统计数据估算电路级噪声率，并通过数值分析得出关于低深度量子纠错实验可行性的结论。