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针对任意噪声优化连续时间量子纠错

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该研究团队提出了一种利用机器学习（ML）的协议，在连续时间量子纠错框架下同时优化量子纠错码空间及对应的恢复映射。给定一个希尔伯特空间和可能在时空维度上存在关联的噪声过程，该协议通过平均逻辑态保真度指标识别出最优恢复策略。该方法能够针对任意设备级噪声定制化设计恢复方案。

访客五签：
噪声 量子纠错 希尔伯特空间 量子纠错码 保真度

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