概率性 syndrome 测量解码与熵的作用

在现实基于稳定子的量子纠错中,真实物理系统偏离简单错误玩具模型的方式有很多。稳定子测量可能并非总是确定性的,或可能遭受擦除错误,从而无法提供纠错所需的 syndrome 结果。在本文中,我们研究了环面码在概率性稳定子测量模型下的性能。我们发现,即使在完全连续的 syndrome 提取模型下,通过使用 Stace 与 Barrett 的边收缩方法(Physical Review A 81, 022317 (2010))适当修改解码器,阈值仍可维持在相当高的 $1.69\%$,而确定性稳定子测量下该值为 $2.93\%$。最后,我们研究了用以解释简并错误构型以提升解码器性能的熵因子的作用。我们发现,在完全连续稳定子测量的极限下,这些因子所提供的任何额外优势都变得可忽略,这与确定性测量的情况相反。