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高效的量子纠错对于量子计算的发展至关重要。该团队提出了一种具有全局结构的量子神经网络，能够减少量子电路中所需的酉矩阵数量。该方法使训练时间减少了97%，训练完成率最高提升了25%，最终实现了100%的训练成功率，并超越了先前研究中报告的纠错性能。此外，研究人员还证明了量子纠错在内部网络噪声下的鲁棒性得到增强。由于计算负载的降低，内部网络噪声下量子纠错的保真度最高提升了15%。