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该团队提出了一种在硅自旋量子比特平台上生成高保真逻辑魔法态的资源分析方案。研究考虑了多种架构，包括基于穿梭的SpinBus设计、密集最近邻布局以及采用穿梭连接补丁的混合方案。该团队对比了表面码、颜色码和有偏纠错码，并分析了\(5\to1\)和\(15\to1\)魔法态蒸馏协议。该工作结合了自底向上和自顶向下的方法论。研究人员基于一个包含实际参数和\(1/f\)非马尔可夫噪声的硅处理器哈密顿量构建了硬件级噪声模型，从而能够估算达到目标逻辑错误率所需的物理资源。这些结果被推广到系统级开销，应用于自旋动力学、整数分解和量子化学等领域。另一方面，该团队固定了目标逻辑保真度，并推导出相应的硬件性能约束条件。该框架能够系统评估资源减少策略。研究发现，与标准门实现相比，优化控制脉冲可将魔法态蒸馏开销降低42%。此外，针对硅材料定制的有偏纠错码即使在没有物理偏置保持操作的情况下，也能使物理占用面积相对于表面码减少约三倍。