所谓的经典计算机也是噪音非常严重的。现在我们正常的使用日常生活中的电子产品、手机、电脑，不会感受到这些噪音，是因为他们在很早以前就有底层的经典领域的纠错算法，已经在硬件和软件的衔接层面把这些噪音或者说错误给纠错了。
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打个比方，在GPU中，如果有一个1.2伏特的GPU，那 逻辑1，然 冰岛 whatsapp 号码列表 后0伏就代表逻辑0。但是在实际操作中，由于量产的GPU芯片不可能是完全一样的，每一次运算它所施加的电压也是有一定的不同的。所以说这个电压并不一定一直是1.2伏或者是0伏。不同的晶体管之间，不同的时间，不同的输出会有不同，那计算机的底层就会把一个范围内的误差都算作0或者1。比如说出来一个1伏的电压，那也会被认为是1.2伏，也就是逻辑1，那1.5伏也会归类为逻辑1。这样来说对经典计算机是一个相对比较简单的纠错过程。
但是回到量子计算中，这个就非常不一样了。因为不像经典计算中，它可以达到1伏这样相对来说比较大的一个数值，来方便进行纠错。量子比特的能量是非常小的，像我们所用的超导系统中，它只有一个光子的能量。量子比特非常脆弱，也极易受到环境的干扰和内部误差的影响，从而导致量子信息的丢失。
还有一些跟经典比特之间的对比的例子，比如说经典比特只会出现0或者1的翻转错误。而量子比特像之前描述的，它其实是一个叠加的状态，不仅仅包括0和1的翻转，它可能还会包括一些相位上的偏移的错误。这也会对计算结果或者计算过程造成噪音的影响。
由于量子比特有纠缠的特性，所以它不可以像经典计算中每个比特可以单独拎出来进行纠错。如果要对量子集团进行纠错，需要对所有纠缠在一起的量子比特统一进行纠错。这也就是为什么量子纠错会被认为是实现量子计算，然后推动量子计算真正走向实用化的一个核心技术。
泓君：所以谷歌的Willow芯片是极大地解决了这个问题。
Jared：我认为Willow用现在最主流的一个量子纠错的方案，这个纠错的方案叫做表面码，也是源自于加州理工的量子纠错的技术。通过利用表面码的纠错码和比较优化的量子硬件，谷歌向世界证明了我们可以用这种方法，用这条以前已经规划好的路线继续走下去。