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在嘈杂的中等规模量子（NISQ）时代，量子误差缓解（QEM）技术对于从量子电路中获取可靠输出至关重要。该研究团队提出了一种基于统计信号处理的QEM方法，通过噪声量子测量数据估算最可能存在的无噪声输出。其模型假设电路深度足以导致退极化噪声，从而产生近似均匀分布的失真观测数据，同时伴随读取过程中的经典比特翻转误差。该方法包含两个步骤：过滤阶段剔除信息量低的退极化噪声，以及期望最大化（EM）算法对剩余数据进行最大似然（ML）估计。研究人员使用Qiskit的IBM电路仿真在小量子比特系统上验证了该方法的有效性，并与当代统计QEM技术进行性能对比。通过符合该噪声模型的合成数据实验，该工作还证明该方法可扩展至更多量子比特的系统。这些结果表明，基于严谨统计原理的方法能为现实NISQ环境下的量子误差缓解提供可扩展且可解释的解决方案。