حالات GKP المثالية (رموز تصحيح الأخطاء) لا تتغير تحت تأثير المثبتات، مما يسمح باكتشاف الأخطاء دون تدمير المعلومات. يُعتقد عادةً أنه كلما كان هذا الثبات أقوى، كانت الحالة أقرب إلى المثالية. لكن البحث يثبت العكس: قيمة المثبّت تحدد فقط الحد الأعلى للإخلاص (مقياس التشابه مع المثالي)، لكنها لا تضمن تشابهًا عاليًا. هذا يشبه الاعتقاد الساذج بأن الصوت العالي دليل على الموسيقى الجيدة.
تستخدم الحواسيب الكمومية حالات GKP التي ابتكرها أليكسي كيتايف وجون بريسكيل ودانيال غوتسمان. وتتميز بوجود فحوصات مثبتة مدمجة تلتقط الأخطاء. لطالما اعتُقد أن نجاح هذه الفحوصات يضمن حالة شبه مثالية. للأسف، هذا وهم.
تشبه المثبتات التحقق من جواز السفر عبر الصورة الظلية: بمجرد تطابق الملامح الخارجية، تثق بأن الشخص هو نفسه. لكن قد يختبئ خلف هذه الملامح العامة أي شخص. وهنا كذلك: القياسات مثل المطيافية والفوتومترية (استجابة النظام) لا تظهر سوى الحد الأعلى للجودة. قد يكون التشابه الفعلي مع الحالة المثالية منخفضًا للغاية.
كان لهذا الخطأ ثمن باهظ: فلطالما اعتمد الباحثون على موثوقية خادعة. أما الآن فواضح أن الأمر يتطلب اختبارات دقة مباشرة أو تحليل الإنتروبيا (مقياس الفوضى). ومن سخرية القدر أن هذه الحالات "غير الموثوقة" هي مفتاح الإنترنت الكمومي في المستقبل.
🎯 صُممت حالات GKP في البداية للحوسبة الكمومية البصرية، لكنها أصبحت أساس مفهوم الإنترنت الكمومي.