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容错态制备是实现可靠量子纠错的关键环节，尤其在基于Steane型纠错方案中，其核心依赖于高鲁棒性的辅助量子态来完成综合征测量。传统方法通过初始化多个辅助态并进行交叉验证来检测错误，最坏情况下所需量子态数量会随码距呈多项式增长，但研究表明最优情况下可降至恒定开销——仅需四个量子态即可完成。然而现有低开销初始化方案仅适用于具有高对称性的编码（如Golay码）。该研究团队提出了一种普适的自动化合成方法，可适用于任意Calderbank-Shor-Steane（CSS）编码，且不依赖编码对称性。研究人员将此方法应用于多种码距不超过7的CSS编码，并在电路级去极化噪声模型下成功模拟了逻辑基态的容错初始化。通过该方法合成的量子电路，为近期实现高保真度辅助态的实验验证及容错量子计算演示迈出了重要一步。