近日，谷歌量子AI團隊宣布了一項重大突破，他們在新研發的量子芯片上實現了“低于表面碼閾值的量子糾錯”(Quantum Error Correction Below the Surface Code Threshold)。這一里程碑式的成就不僅大幅降低了量子計算的錯誤率，還顯著延長了量子信息的存儲壽命，為未來實現具備實用價值的量子計算機奠定了堅實基礎。

　　量子計算的核心挑戰之一在于量子信息的脆弱性。由于量子態的敏感性，任何微小的擾動都可能導致信息的丟失或錯誤。為了應對這一挑戰，量子糾錯理論應運而生。該理論通過將量子信息分散到多個物理量子比特上，形成一種稱為“邏輯量子比特”的糾錯編碼，從而在理論上提高了信息的抗噪能力。

　　然而，要使這種技術在實踐中發揮作用，就必須證明這種將信息分散到多個量子比特上的方法可以有效降低錯誤率。谷歌團隊在*的研究中，通過表面碼糾錯技術，成功實現了這一目標。

　　表面碼是一種拓撲碼，具有良好的可擴展性和工程實現價值，特別適合于超導量子芯片。谷歌團隊在一片包含105個量子比特的芯片中實現了碼距為7(d=7)的表面碼糾錯，同時在一片72量子比特芯片中實現了碼距為5(d=5)的表面碼糾錯及其實時解碼。

　　在兩種情況下，編碼后的邏輯量子比特中的信息存儲壽命均高于所有參與編碼的物理量子比特的壽命，即超過了糾錯的“盈虧平衡點”。具體來說，碼距為7的邏輯量子比特壽命達到了291微秒，而所有參與編碼的量子比特平均壽命為85微秒，*119微秒。這意味著量子糾錯讓量子信息的存儲壽命延長了2.4倍。

　　除了表面碼糾錯技術的成功應用，谷歌團隊還首次在d=5的糾錯流程中實現了長時間的連續實時解碼。實時解碼對于實用的容錯量子計算是必要的，因為它允許系統在需要時立即糾正錯誤。然而，由于超導量子體系中門執行的速度非常快，解碼器必須在同樣短的時間內完成解碼，這對解碼器的性能提出了極高的要求。

　　谷歌團隊開發的解碼器在一百萬個周期下，平均延時為63微秒，沒有表現出延時隨周期數逐漸增長的情況。這一成就表明解碼器能夠跟上糾錯碼的執行節奏，為實現實用的容錯量子計算提供了重要支持。

　　為了探索系統的錯誤率背景極限，谷歌團隊還測試了碼距為29的“重復碼”。測試結果表明，在碼距達到大約25之后，邏輯錯誤率就飽和了，約為百億分之一(10^-10)的水平。團隊發現這一背景錯誤率來源于大約每小時發生一次的不明來源的關聯錯誤。這一發現為未來量子糾錯技術的研究提供了新的方向。

　　谷歌的這項突破不僅展示了量子糾錯技術的巨大潛力，還為未來量子計算機的發展奠定了堅實基礎。通過不斷改進糾錯技術和提高量子芯片的性能，谷歌團隊有望在未來實現更低的錯誤率和更高的計算精度。這將使得量子計算機能夠解決目前無法解決的復雜問題，并在科學發現、藥物研發、材料科學等領域發揮重要作用。

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