面向 Surface 码的递归魔态提取

我通过对表面码上的格子手术操作实现递归的 15-to-1 魔态提取，降低了准备魔态的成本。在距离为 $d$ 的旋转表面码上，$|T\rangle$ 的准备需要 $d \times 3d$ 的数据量子比特阵列，最多进行 $15d$ 个误差更正循环；而 $|CCZ\rangle$ 的准备则需要 $3d \times 2d$ 的数据量子比特阵列，最多进行 $10.5d$ 个循环。然而，要使输出魔态的误差概率与输出表面码的逻辑误差率匹配，在较大码距下需要远低于底层表面码的显著物理误差阈值。