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容错量子电路的精确经典模拟一直受到以下因素之间的权衡限制：指数级的状态向量规模、稳定子秩方法中指数级的T门计数，以及稀疏广义稳定子模拟器中每次采样跟踪的开销。在这项工作中，该团队介绍了Clifft——一个开源模拟器，它通过将量子态分解为离线Clifford帧、在线Pauli帧和动态大小的活跃状态向量，将主要的指数级成本从总量子比特数转移到动态活跃子空间。该架构提前解析了确定性的Clifford坐标变换，将Stim的“一次编译、多次采样”执行模型推广到包含非Clifford操作的电路。因此，指数级模拟成本由峰值活跃虚拟维度决定，该维度在非Clifford操作期间扩展，在测量期间收缩。在纯Clifford和非Clifford极限下，Clifft与标准工具的差距保持在常数因子内，同时，在低魔法容错基准测试中，该团队比GPU加速的近Clifford模拟器实现了高达数个数量级的吞吐量提升。该工作在商用CPU上运行，并提供了类似Stim的API，据该团队所知，这使得该工作首次能够对包含逃逸阶段的魔法态培育过程进行精确的端到端模拟，总采样次数超过数千亿次。这些模拟表明，在低解码器间隙阈值下，逃逸阶段的失败抑制了真实T门电路与其S门代理之间的差异；而在高阈值下，完整协议的行为趋近于仅在培育阶段观测到的更大差异。