量子通信的突破：高斯随机位移信道容量与GKP编码的解码探索

量子通信的噪声难题

量子通信利用量子态传递信息，但其脆弱性使得任何环境干扰（如热波动或信号失真）都可能导致信息丢失。这种干扰在数学上被建模为“量子信道”，而“高斯随机位移信道”是其中一类典型模型——它描述的是量子态在传输过程中因随机偏移产生的误差，类似于经典通信中信号受到的高斯噪声。

GKP编码：量子信息的“抗抖容器”

为对抗这类噪声，研究者采用了GKP编码（一种将量子信息嵌入多模态玻色系统的纠错方案）。其核心思想类似于将易碎的玻璃杯放入特制防震架：通过将量子比特分散到多个物理模式中，即使部分模式受到位移干扰，整体信息仍可恢复。论文重点分析了两种GKP编码变体——表面-方形码（surface-square GKP）和彩色六边形码（color-hexagonal GKP），它们通过几何结构优化提升了容错能力。

解码器的关键角色

纠错性能不仅依赖编码设计，更需高效的解码算法。研究团队开发了两种解码方案：

1. 最大似然解码器（MLD）：通过精确计算最可能的原始信息路径，对表面-方形码实现了高达39个编码距离（可理解为纠错层数）的准确解码。

2. 张量网络解码器：针对更复杂的彩色六边形码，采用近似MLD方法，在13个编码距离内保持可靠性能。

实验数据显示，表面-方形码的纠错阈值达到σ=1/√e（约0.6065），这与高斯信道量子容量理论下限的消失点惊人接近，意味着该编码几乎触及了此类信道的物理极限。

缩小理论与实践的差距

此前，高斯信道的量子容量（即单位时间内可传输的量子信息量）理论值与实际编码性能存在明显断层。这项研究通过多模态GKP编码，首次在σ值更大（噪声更强）的信道中实现了非零的量子态传输率。例如，当σ超过传统单模编码的容忍范围时，多模GKP仍能保持信息传输——这好比在暴雨天，多伞叠加的结构比单伞更能阻挡雨水渗透。

对量子技术的启示

尽管研究聚焦于通信场景，但其方法论对量子计算同样重要：噪声信道模型可直接类比量子计算机中的退相干过程。GKP编码的高效解码方案为未来大规模量子处理器设计提供了纠错新范式。此外，张量网络解码器的应用表明，近似算法在平衡精度与计算成本上具有潜力，这对实用化量子系统至关重要。