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容错量子计算要求极低的逻辑错误率，然而超导量子比特阵列会受到宇宙射线μ子产生准粒子引发的辐射相关噪声影响。准粒子密度具有未知性和时变性，导致真实噪声统计特性与标准解码器预设先验条件不匹配，进而降低逻辑性能。该研究团队通过将准粒子密度建模为控制物理错误与症状测量相关性的潜变量，建立了基于症状测量的联合噪声感知与解码理论框架。从变分期望最大化方法出发，研究人员推导出在更新噪声模型下交替进行准粒子密度估计和症状解码的迭代算法。在辐射相关噪声条件下对表面码和双变量自行车量子存储器进行的仿真表明，相较于采用均匀先验的基准解码方法，该方案能显著降低逻辑错误概率。除提升解码性能外，推断出的准粒子密度还可为设备表征、辐射屏蔽及芯片设计提供关键诊断信息。这些结果表明，将物理噪声估计融入解码过程能有效抑制相关噪声影响，并降低容错量子计算对有效错误率的苛刻要求。