量子科技中心_量科网

容错量子计算（FTQC）依赖量子纠错（QEC）编码来实现大规模量子应用所需的错误率。在物理层面，QEC编码通过综合征测量（SM）电路对数据量子位执行奇偶校验，生成综合征信息。这些电路决定了编码的逻辑错误率，且必须在整个程序中重复运行。因此，SM电路的性能对FTQC系统的成功至关重要。 虽然SM电路最终以物理电路形式实现，但现有电路优化工具未能解决其特有挑战。关键问题在于：SM电路内部预期会发生错误，而错误如何通过这些电路传播直接影响可检测和可纠正的错误类型，从而决定编码的逻辑错误率。当前NISQ时代的工具并未对此建模，它们仅针对门深度或门数量等目标进行优化以降低错误发生概率。这一空白导致关于QEC编码实际效果的关键问题悬而未决。 该研究团队通过开发PropHunt填补了这一空白——这是一个针对CSS编码优化SM电路的自动化工具。通过对一系列相关QEC编码的评估，该团队证明PropHunt能迭代提升性能并自动复现人工设计的电路。此外，研究人员提出了一项近期可实现的QEC应用Hook-ZNE，它利用PropHunt对逻辑错误率的精细控制来改进零噪声外推（ZNE）技术，这一极具前景的错误缓解策略。