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要成功实现量子计算，通常需要先准确刻画底层硬件的噪声特征。但众所周知，基础原理的限制使得噪声无法被唯一识别。这引发了一个核心问题：这些限制条件是否会影响噪声动力学预测和误差缓解能力？该研究团队通过理论与实验双重验证表明：当可学习参数被自洽地表征时，不可学习（规范）自由度既不会影响噪声动力学预测，也不会干扰误差缓解效果。团队采用最近提出的门集泡利噪声学习框架，高效且自洽地表征并缓解了完整门集的噪声（包括态制备、测量操作、单量子比特门以及多量子比特纠缠克里福德门）。该方法在多达92个量子比特的实验中得到验证，研究表明：虽然规范选择不影响误差缓解后的观测值，但优化该参数能降低采样开销。这项成果解决了量子噪声表征与缓解领域中长期存在的模糊性问题。