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研究人员扩展了全局随机化误差消除（GREC）方法，将其应用于噪声量子设备上的状态绝热演化过程以实现量子误差缓解（QEM）。该团队在具有自定义噪声的模拟量子设备上，采用绝热GREC方法对格点施温格模型中的本征态演化进行验证。结果表明，在该模型某一参数区域学习得到的对应QEM方案，可成功迁移至不同参数区域。尤其值得注意的是，该方案能在模型不同相位之间实现有效迁移。实验数据表明，绝热GREC方法产生的误差小于零噪声外推法（ZNE），且在多数情况下，该方法在模拟所用总门数方面具有更高的成本效益。该工作还对进一步减少所需量子计算资源的途径进行了探讨，并概述了所提出的绝热GREC QEM方法的扩展方向。