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量子计量学作为量子科技的前沿应用领域，其测量精度与灵敏度常受噪声限制。在近期量子计量研究中，量子误差缓解技术为有效利用量子资源提供了可行方案。然而当前主流方案过度依赖虚拟态纯化方法，存在噪声累积效应及协议自身噪声引入等问题。针对这些挑战，该研究团队提出概率性虚拟通道纯化技术，既能处理累积噪声，又可高效消除方案自身引入的额外噪声，并由此衍生出增强型虚拟态纯化方法——概率性虚拟态纯化技术。在序列化量子计量框架下，误差分析表明：当待测参数编码通道数量达到O(p?1)量级（p为编码通道错误率）时，该方案能显著降低测量偏差，并在采样成本上展现出量子优势。通过单参数与多参数任务的数值模拟验证，两种概率性虚拟纯化方法均表现出显著的参数估计精度提升效果及实际噪声环境下的鲁棒性优势。