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该论文提出了一种低成本协议，可用于对基于泡利路径模拟器（PPS）的大规模实验进行运行时间和内存需求预估。同时，该研究团队提出了一个概念简洁的方案，用于探究PPS是否能作为科学发现工具而不仅限于验证已知结果。研究人员首先分析了海森堡绘景中追踪泡利系数的动力学行为，除发现泡利系数分布具有惊人的普适收敛特性外，还识别出某些规律性，使得针对逐步缩小的截断参数δ进行内存和运行时间外推成为可能。 该工作随后建立了理解PPS在缺乏严格误差保证情况下的收敛性框架。结合运行时分析，研究人员建议将量子模拟问题大致划分为两类——其分类依据是期望值是否随δ参数呈现明显收敛趋势。这为实践者判断其问题处于经典可模拟性边界的位置提供了依据。即使在没有明显收敛的情况下，PPS仍可作为类蒙特卡洛估计工具发挥作用。通过对IBM实用级规模实验的应用，该团队展示了两种行为模式各自对应的参数区间。 部分关键发现挑战了传统认知：减小δ参数并不总能提升精度，而更深层的量子电路反而可能比浅层电路更易模拟。实现这些方法的BlueQubit SDK已公开发布，为研究者评估这种前沿经典模拟方法提供了完整工具包。这些成果确立了PPS作为可靠验证工具与作为量子实验补充评估手段的实用判据。