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容错量子计算需要理解纠错码在不同物理硬件上的性能表现。通常这需要通过HPC规模下的逻辑电路噪声稳定子模拟，并结合噪声模型来评估相关码距和深度下的逻辑错误率。均匀去极化模型是标准基线，但其同质性假设无法捕捉真实设备的异质性、非对称性和相关性——在这些设备中，泡利误差、测量误差以及时空误差并非弱耦合。然而，这些结构化特征也为代码与硬件的协同设计创造了机遇，从而推动了更忠实反映目标硬件且仍可模拟的噪声模型的发展。该团队引入了FTPrimitiveBench，这是一种系统化的基准测试方法，用于研究逻辑基元如何与硬件驱动的噪声相互作用。它支持自定义规范及代表性的结构化噪声族：泡利偏差、测量偏差、空间或时空非均匀性——同时包含核心表面码克利福德基元的生成器：逻辑内存、晶格手术、横向逻辑阿达马门以及通过晶格手术实现的逻辑相位门。该工作发现，结构化噪声以定性不同的方式影响这些基元，其结果由噪声模型、基元和译码器选择之间的相互作用决定。这些结果将内存基准测试扩展至主动逻辑计算领域，其中噪声结构与基元实现之间的相互作用至关重要。通过标准化噪声模型规范与基元构建之间的关联，FTPrimitiveBench实现了可重现的QEC协议与译码器对比研究，支持容错架构的硬件感知协同设计。代码：https://github.com/ShuwenKan/FTPrimitiveBench。