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图态构成了一类广泛的多体纠缠态，是测量型量子计算、量子网络和稳定子码的基础。然而，针对任意图态的系统性纠缠蒸馏仍然具有挑战性，因为电路设计空间会随参与者数量的增加而迅速膨胀。该研究引入了一组称为“因子化图保持”的克利福德操作。这使得研究团队能够在有限尺寸下，针对现实的噪声硬件，高效地枚举和优化图态纯化电路。这些操作将图基态的乘积映射到图基态的乘积，因此其作用可表示为图基标签的置换。此外，这个有用的门集具有一种紧凑的因子化描述，该描述由简单的图论特征决定。这种结构还允许在完成一些初始缓存预计算后，模拟一个门的计算复杂度大幅降低。该工作进一步利用最小边代表将这些操作组织到局部互补（LC）轨道上，这使研究团队能够设计出适用于所有局部等价图态（最多一个基变换）的纯化电路。利用这一框架，该工作优化了针对几个图态族类的有限尺寸噪声多体蒸馏电路。数值结果表明，在现实的门和测量噪声下，由此产生的图保持电路可以优于基于标准递归的纯化协议。该团队的研究结果确立了LC轨道结构和因子化图保持操作作为可扩展、拓扑感知且硬件受限的图态蒸馏协议设计的实用工具。该工作也可以被解释为一种基于图的启发式方法，用于寻找横向门。