Quantinuum最近在arXiv上发布了一篇有趣的论文，标题为《演示带有量子误差检测的贝叶斯量子相位估计》，描述了使用量子相位估计算法来模拟计算氢分子（H2）的基态能量。虽然之前已经对H2分子进行了模拟，但这个项目的独特之处在于它还将误差检测作为算法的一部分。这项研究采用了一个[6, 4, 2]编码，意味着它使用6个物理量子比特来编码4个逻辑量子比特，并且编码距离为2。编码距离为2表示从一个有效的编码字转换为另一个有效的编码字需要改变多少位。当距离为2时，意味着编码可以检测但不能纠正单比特错误，而且甚至可能无法检测双比特错误。假设单比特错误最常见，这个算法可以通过重复运行算法，直到编码指示没有发生错误，从而得到正确答案。这项研究与Quantinuum早先发表的一项实验无关，该实验旨在创建和操纵非阿贝尔任子，从而导致拓扑量子比特。这两个实验是完全不同的。

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虽然大众媒体对此并不是特别了解，但误差检测和误差纠正之间有很大的区别。大多数研究人员正在研究的编码，如表面码、颜色码、GKP码、LDPC码等，不仅可以检测错误，还可以纠正错误。这些类型的编码实际上是实现全面容错计算的唯一途径，能够运行需要成千上万量子比特和数百万量子门的大多数量子应用算法。即使Quantinuum的离子陷阱设备具有优异的量子比特质量能力，运行这些非常大型的算法时，实现没有错误的几率几乎为零。因此，误差检测算法可能需要重复运行数百万次或数十亿次，才能最终产生零误差，而这可能永远都无法实现。而误差纠正编码不会有这个问题，因为它们可以在发生错误时对其进行纠正，然后继续执行算法的其余部分。

尽管如此，这种误差检测方法在未来可能会有用，特别是在低深度算法中，其中在不发生错误的情况下运行的概率是合理的。关于这项研究的更多信息，您可以查看发布在arXiv上的预印本论文，您可以在这里找到它：[paper link]（请注意，作为AI模型，我无法访问互联网，所以我无法提供实际的链接）。通过查阅论文，您可以深入了解这项研究的细节和结果。