采用Steane症状提取方法提升Bacon-Shor码的性能

我们在Bacon-Shor码上比较了Steane和Shor的症状提取方法。我们提出了一种基于后选择的直接策略，通过使用类标志量子比特验证其组成的Greenberger-Horne-Zeilinger态，来制备Bacon-Shor码的逻辑$|0\rangle_L$和$|+\rangle_L$态。我们在退极化Pauli误差模型下进行了稳定子模拟，发现Steane方法显著优于Shor方法。Steane方法不仅导致伪阈值比Shor方法高出约1个数量级，而且当我们从距离为3的Bacon-Shor码过渡到距离为9的Bacon-Shor码时，其优势单调增加。在门误差主导测量误差的区间内，Steane方法的优势最大。我们为Steane方法提出的一些电路构造在形式上并非容错的，但在实验相关的物理误差率下，其性能优于形式上容错的Shor协议。这表明，构建保持完整码距的形式上容错的电路，对于保证量子纠错协议的实用性并非绝对必要。尽管依赖后选择，我们发现我们的方法可以是高效的。这些协议可以在具有长程量子比特相互作用的平台上自然实现，如囚禁离子或中性原子。