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近年来，量子计算机的规模和量子比特质量不断提升，使得执行复杂量子电路成为可能。然而对大多数研究人员而言，获得量子硬件的计算时间仍然有限。这迫切需要构建能准确、可扩展地模拟含噪声量子硬件运行状态的仿真器。该工作提出了TUSQ——面向含噪声量子模拟的追踪、反计算与采样框架。为精确表征随机噪声信道，研究人员对从噪声信道采样的固定噪声门构建多个量子电路的输出进行平均处理，但这会导致电路开销剧增并拖慢仿真速度。 为消除这种开销，TUSQ采用两大核心模块：误差表征模块(ECM)和基于树的执行模块(TEM)。ECM通过消除冗余计算，将精确表征噪声所需的独立电路执行次数从n₁优化至n₂（满足n₂ < n₁）。随后TEM模块通过树形结构表示所有n₂个电路，实现跨电路计算复用——该团队对树结构进行深度优先遍历，采样重要叶节点并剪枝冗余节点，同时利用反计算机制实现多阶段回滚恢复以缩短仿真时间。 该研究在186个基准测试中评估TUSQ框架，相比Qiskit和CUDA-Q分别实现52.5倍和12.53倍的平均加速比，最高加速比分别达7878.03倍和439.38倍。针对15个以上量子比特的大型基准测试，平均加速比分别提升至55.42倍(Qiskit)和23.03倍(CUDA-Q)。