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量子纠错（QEC）是实现容错量子计算的关键，但它要求量子硬件的物理错误率低于依赖于码的阈值，这对当前设备而言仍是一大挑战。该工作引入了一种通用方法——综合征重采样，该方法能提升任何解码器的QEC阈值，并在不增加额外硬件、修改解码流程或依赖除综合征统计量以外的特定码假设的情况下，抑制逻辑错误。该方法利用了低概率综合征往往导致逻辑失败这一特性，因此通过将综合征均值偏向最可能出现的综合征，有效提高了逻辑保真度。该团队在Rényi相干信息（RCI）与综合征概率分布的幂次之间建立了直接联系，表明根据这些幂次对综合征进行重采样，并结合最大似然解码（MLD），能够实现与RCI相变相关的最优阈值族。表面码的数值模拟表明，综合征重采样显著提升了最优和次优解码器的阈值，并在实验相关条件下将逻辑错误率降低了多达四个数量级。该工作进一步证明，综合征重采样可以从有限数据中有效实现，并与基于解码的后选择相结合，以获得额外增益。最后，将该方法应用于现有的实验QEC数据，在不增加额外测量的情况下，逻辑错误率降低了多达两个数量级。研究人员的成果为近期QEC实验中提升逻辑保真度提供了一条实用且与解码器无关的途径。