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量子纠错（QEC）实验的解码器依赖于探测器错误模型（DEM），该模型针对每个错误编码其概率以及所翻转的探测器和逻辑可观测值。本文证明，从实验综合征中估计DEM事件概率是可行的，它避免了独立的器件基准测试，并能为估计和降低解码后的逻辑错误概率提供有用的解码器先验信息。研究团队利用在谷歌Willow芯片上进行的表面码记忆实验的开源数据评估了该方法，并在IBM的\texttt{ibm\_miami}处理器上进行了类似的表面码实验。尽管谷歌与IBM器件的物理错误规模不同，但在两种情况下，该团队估计的DEM相对于基于器件的基线DEM均能改善逻辑错误概率，通常改善幅度在5\%-10\%水平，且在部分IBM案例中增益更大，且无需额外的校准电路、解码器微调或对逻辑结果进行监督拟合。