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实现可扩展容错量子计算（FTQC）的一个有前景的方法是使用量子纠错码（QEC），并辅以魔法态——即通过蒸馏[3, 18]、培养[10]或Rz合成[1, 26]产生的资源态，并根据需要将其隐形传态到电路中。由于魔法态的生产占据了容错程序时空体积的主导地位，系统架构师必须决定分配多少个生产单元。当前的方法[20, 2]依赖于确定性分析，要么为最坏情况下的峰值需求进行配置（将宝贵的量子比特资源浪费在从未同时利用的工厂上），要么假设平均需求，这会导致执行时间增加。 在这项工作中，研究人员构建了一个模拟框架，将电路调度与不同的随机魔法态生产模型相结合，并利用该框架量化非确定性对电路执行的影响。研究表明，非确定性具有确定性模型无法捕捉的双重效应：它既增加了总执行时间（代价），又降低了每周期峰值资源需求（收益）。对于基于蒸馏的架构，这种需求平滑化改变了时空最优配置点：与确定性分析预测相比，所需工厂数量更少即可最小化时空体积。在多个基准测试中，与蒸馏的确定性最优方案相比，考虑随机性的配置方案将时空体积最多减少27%，同时所需工厂数量最多减少30%。研究人员针对每种制备机制描述了这些效应，绘制了由此产生的设计空间权衡图，并证明了静态资源估计系统地误判了容错执行的成本。该研究的结果表明，随机性感知分析对于合理调整工厂配置规模是必要的，应取代确定性启发式方法，成为FTQC资源规划的标准方法论。