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量子设备需要精确校准的模拟信号，这一过程复杂且耗时。虽然存在多种校准策略，但均需经过细致分析和调优才能实现系统可用性的最大化。该团队采用统计模型检验(SMC)——一种常用于需统计验证领域的技术，以建立量子校准流程的严格统计评估体系。该方法能对目标属性（如特定参数的故障前时间）进行概率化评估。研究人员扩展了面向经典系统评估的“处理器分析SPA框架”，开发出支持量子系统校准简化的“量子校准SPA(SPAQ)”工具。该工作重点研究基于有向无环图的校准优化方案，并阐明如何构建待分析的目标属性。通过SPAQ工具，该研究团队成功获取了故障时间信息的下限、隐藏节点依赖关系及参数阈值等关键数据，进而利用这些信息优化校准方案，最终将模拟量子系统的可用性提升了17.3%。