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随着量子纠错迈向大规模实验实现，解码器的性能越来越依赖于硬件噪声被转化为综合征统计数据的忠实程度。标准稳定子工作流程通过用随机泡利模型或探测器误差模型取代器件动力学来实现可扩展性，但这种压缩可能丢弃相干相位信息、非酉漂移、持续耦合的连续时间效应以及由哈密顿量演化与耗散演化同时作用产生的相关性。本文提出QMCtwin——一种无符号问题的量子蒙特卡洛框架，用于主方程模拟量子纠错电路，并将其应用于一个包含97个物理量子比特、距离为7的旋转表面码的完整综合征提取轮次。该开放系统模型包含了现实的超导器件噪声机制，例如弛豫、纯退相、相干门误校准、残余ZZ串扰以及驱动量子比特失谐。通过直接从QMC生成的随机密度矩阵估计量中估计综合征可观测量，该团队将主方程动力学与其对应的泡利扭曲克利福德模拟进行比较。QMCtwin预测了在随机泡利描述中缺失或被强烈抑制的综合征提取偏差以及综合征与逻辑字符串奇偶性代理之间的相关性。该研究引入了信息论诊断指标，进一步量化了在现实主方程模拟与对应泡利扭曲模型之间，关于综合征与字符串奇偶性代理的信息差异。这些结果表明，基于QMC的主方程数字孪生能够揭示传统泡利/克利福德噪声模型所隐藏的噪声特征，并为构建更精确的解码器面向综合征模型提供了一条实用路径。