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分支选择（包括后选择）是量子算法中实现非幺正变换的标准方法。传统上，与失败分支相关的量子态会被丢弃并视为无用。该研究团队提出了一个通用框架，将这些失败分支重新用作热力学资源。其核心在于失败分支重置过程中自然产生的非热浴池——通过在该浴池弛豫前将其耦合至目标系统，可执行有用的热力学任务，从而突破传统热力学极限。作为应用案例，研究人员分析了信息擦除过程并解析推导出增益效果。该工作进一步通过在IBM超导量子处理器上实现Harrow-Hassidim-Lloyd算法验证了该框架。尽管当前硬件存在显著噪声和错误，该方法仍实现了低于兰道尔极限的热耗散擦除。这些成果建立了量子计算与量子热力学之间的实用关联，并为未来大规模量子计算机降低热力学成本指明了一条路径。