量子科技中心_量科网

量子噪声抑制存在多种缓解方法，这使得针对特定应用确定最优方案具有挑战性；尤其随着硬件调谐和纠错技术的持续进步，逻辑错误率有望进一步降低。为建立面向未来、基于应用场景的缓解决策体系，该研究团队开发了一套量化指标，用于评估逻辑门质量持续改进的影响。研究人员将这些指标转化为定性标准（如可扩展性、效率及对已知缓解决策缺陷的鲁棒性），进而融合为特定应用认证体系。该工作首先对线性缓解方法进行了系统分类，通过特征与需求维度对其表征；继而利用该框架构建并评估缓解策略——即针对特定特征化硬件，为消除所有相关误差而设计的缓解方法与编译流程集合。案例研究聚焦于受随机噪声和/或旋转误差影响的硬件输出 mitigation，发现高效缓解的最关键决定因素在于精准且精确的特征化表征。