针对有偏噪声的后选择阈值

目前对量子计算机能容忍的噪声量的最高估计是基于严重依赖对未检测到错误进行后选择的容错方案。然而，还没有证据表明这些方案能给出即使是正的容忍噪声阈值。我们提出了一种技术，用于证明概率噪声模型的正阈值。主要思想是始终保持对量子态中错误分布的强控制。这种分布具有相关性，可以想象在后选择下可能会失控。但事实上，错误分布可以写成满足强独立性的邻近分布的混合，因此没有相关性可供后选择放大。