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Constant runtime error mitigation via restricted evolution
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AI
DOI：10.1038/s41534-026-01284-1.png)
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摘要
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误差缓解技术虽然有助于扩展近期量子计算机的能力，但通常随着噪声水平的增加而面临指数级资源扩展的问题。为解决此局限性，我们引入一种新颖方法，即受限演化下的恒定运行时间误差缓解（EMRE）。通过数值模拟，我们证明EMRE在保持恒定采样开销的同时，性能优于概率误差消除（PEC）。恒定采样开销以引入微小非零偏置为代价。我们提供了一种计算最优偏置的方法，将其与资源理论度量相联系。我们还评估了不同噪声模型下的偏置界限，并给出了退极化噪声和相位弛豫噪声情况下的精确结果。利用这些精确结果，我们推导出一种更高效的EMRE实施策略。此外，我们引入混合EMREs（HEMREs），这是一种连续的误差缓解协议家族，将PEC和EMRE作为特例包含在内。HEMREs提供可调偏置参数，实现采样复杂度与误差减少之间的权衡。数值证据表明了我们提案的可扩展性和实用性。因此，我们的误差缓解协议能够在误差缓解与计算开销之间提供灵活性，满足近期和早期容错量子设备的实际应用需求。
AI总结
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