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在噪声中等规模量子（NISQ）计算机中，门保真度仍是限制实用量子计算的主要瓶颈，其制约因素来自退相干效应和控制噪声。量子最优控制（QOC）技术（如梯度上升脉冲工程（GRAPE）算法）提供了一种有效方法来设计抗噪脉冲，主动抑制这些效应。然而，多数量子最优控制方案在理想化仿真环境中运行，未能捕捉物理量子硬件固有的实时参数漂移，形成关键的“仿真与现实”差距。该研究团队提出QubitPulseOpt——一个经过严格测试的开源Python框架，通过硬件表征最优控制来弥合这一差距。该框架展示与IQM公司Garnet量子处理器（20量子位超导设备）的API互联功能，并实现利用硬件表征参数构建高保真“数字孪生”的工作流程。基于该仿真框架，研究人员证实GRAPE优化脉冲相较标准高斯脉冲可实现77倍的模拟门误差降低。通过包含659项测试的验证套件（59%代码覆盖率）及遵循NASA JPL Power-10安全关键编码标准，该框架确立了可信量子控制软件的新范式。所有结果均来自具备完整溯源记录的已验证GRAPE优化。