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美国耶鲁大学和谷歌量子人工智能的研究人员首次实现对多能级量子系统的纠错，使系统性能超过了当前最佳的未纠正方案，成功突破了“盈亏平衡点”。该成果为更高效的量子信息处理开辟了新途径，相关论文发表于最新一期《自然》杂志。

量子计算机极为脆弱。外部信号、热噪声及其他环境扰动常会导致量子比特在完成有用计算前丢失信息。为实现大规模量子计算，必须找到在执行逻辑操作期间，保护量子态免受降解影响的方法。在此之前，仅有二能级量子比特纠错突破了“盈亏平衡点”。这项新研究则首次在多能级量子系统上突破了这一瓶颈。

团队利用一种名为戈特斯曼-基塔耶夫-普雷斯基尔（GKP）玻色子码的纠错方法，实现了对三态和四态量子单元的量子信息编码与保护，这超越了量子误差纠正领域的重要里程碑——“盈亏平衡点”，即纠错后的信息存储时间超过未纠错版本这一关键阈值。

实验中，团队使用了钽transmon（超导量子比特）与三维超导微波腔耦合的装置。微波腔的振荡器模式用于存储逻辑GKP态，transmon作为辅助比特控制振荡器并纠错。此外，团队还开发了多项技术，包括利用强化学习优化的纠错协议。

优化后，系统在三态量子单元实现了1.82的纠错增益，在四态量子单元上纠错增益达到1.87。这些增益与此前使用该设备实现的二能级量子比特纠错实验相当，甚至更优。

这项发现为突破传统二进制架构提供了新路径，拓展了构建更高效量子计算机的工具箱，表明未来量子处理器可能受益于超越传统二能级量子比特的设计。多能级量子系统在可靠控制和纠错方面的潜力，有望推动更高效、更紧凑的量子信息处理硬件的发展。