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⚛️ 量子物理

Photon-loss tolerance of the surface-GKP code with anti-photon-loss decoding

本文证明,通过实现一种用于补偿由损耗引起的晶格收缩的反光子损耗内解码器,可以显著增强表面-GKP码的光子损耗容忍度,从而提高高品质和中等品质GKP态的容错阈值。

原作者: Guan-Ju Yan, Pei-Lin Du, Ke-Min Hu, Jun-Jie He, Yu-Ze Zhu, Xing-Yu Chen, Lin Yang, An-Bang Wu, Hao Tang, Xian-Min Jin

发布于 2026-11-03
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原作者: Guan-Ju Yan, Pei-Lin Du, Ke-Min Hu, Jun-Jie He, Yu-Ze Zhu, Xing-Yu Chen, Lin Yang, An-Bang Wu, Hao Tang, Xian-Min Jin

原始论文采用 CC BY 4.0 许可(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性,请参阅原始论文。 阅读完整免责声明

量子计算机有望解决当今机器需要数千年才能解决的问题,但它们极其脆弱。它们存储的信息极易被与外界的微小相互作用所扰乱,这一问题被称为退相干。这些机器最持久的敌人之一是能量的流失,特别是光子(即光粒子)在通过光学系统或处于存储状态时消失的问题。为了制造出实用的量子计算机,科学家必须找到一种方法,即使在这些粒子消失时也能保护信息。一种领先的策略涉及一种被称为 Gottesman–Kitaev–Preskill(简称 GKP)的特殊编码。这种编码不是像传统比特那样将数据存储在简单的“开-关”开关中,而是将信息隐藏在连续的光波中,并将其排列成精确的重复模式。如果一个光子丢失了,模式会发生扭曲,但由于信息是分散存储的,只要扭曲不是太严重,计算机通常可以弄清楚发生了什么并进行修复。

然而,这些编码处理光子丢失的方式比简单地计算丢失的粒子要复杂得多。当一个光子丢失时,整个光波模式会向中心收缩,同时由于背景噪声的侵入而变得更加模糊。这种收缩效应是系统性的且可预测的,然而标准的纠错方法通常将这种损伤视为随机发生的,从而忽略了模式收缩的具体方式。上海交通大学及其合作者的研究人员致力于调查这种收缩究竟如何影响一种被称为表面-GKP码(surface-GKP code)的组合系统的性能,该系统将 GKP 码叠加在一个名为表面码(surface code)的鲁棒纠错结构之上。他们想知道,是否可以通过在纠错过程中明确考虑这种向内收缩,来提高系统在应对光子丢失时的生存能力。

团队专注于一个特定的场景,即光波是以有限能量准备的,这意味着它们并非完美理想,但足够接近实用标准。他们模拟了这些状态通过一个一定比例光子丢失的通道的过程,这一过程会导致波形模式收缩并展宽。在最初的测试中,他们使用了一种标准的解码方法,该方法仅仅寻找原始、未收缩模式中的最近点。他们发现,对于高质量的光态,系统可以容忍约 5.5% 的光子丢失率,之后错误将变得无法控制。对于质量稍低的状态,容忍度约为 5.9%。这些数字代表了纠错停止有效工作且计算机失效的阈值。

为了改进这一点,研究人员引入了一种他们称之为“反光子丢失解码器”(anti-photon-loss decoder)的新型解码策略。这种方法并没有忽略模式收缩的事实,而是主动对其进行补偿。在读取数据之前,系统会在数学上将测得的信号拉伸回原始大小,从而有效地抵消由丢失的光子引起的收缩。这使得解码器能够将扭曲后的模式与正确的决策点对齐,尽管丢失所带来的噪声依然存在。当他们将这种补偿技术应用于模拟时,结果发生了戏剧性的变化。对于高质量状态,系统现在可以承受 9.8% 的光子丢失率,这是一个显著的飞跃,代表了近 80% 的耐受度提升。对于中等质量的状态,容忍度上升到了 6.3%。

这项研究依赖于大量的计算机模拟,运行了数十万次试验,以绘制系统在不同条件下的行为图谱。研究人员并没有为这次特定的测试构建物理设备,而是以高精度模拟了光丢失的物理过程和解码过程。他们的发现表明,构建更强大的光学量子计算机的关键在于认识到:光子丢失不仅仅是增加了噪声,它还系统性地扭曲了信息的几何形状。通过纠正这种几何扭曲,系统会变得更加稳健。这项工作强调,虽然光子丢失带来的噪声无法消除,但信号收缩的具体方式是可以逆转的,这为实现更具容错性的量子计算提供了一条清晰的路径。结果表明,对于高质量和中等质量的光态,考虑到这种晶格收缩对于最大限度提高系统在噪声环境中的生存能力至关重要。

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