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传统观点认为量子噪声是近期量子计算中的根本障碍，因此催生了大量纠错与缓解策略。该研究团队通过针对分子性质预测的量子图神经网络实验，提出了挑战这一共识的数值证据。研究发现量子噪声会引发与初始化相关的异质性响应：在架构相同但随机初始化的模型中，约三分之一在适度噪声下性能提升，少量模型性能恶化，其余则受影响较小。研究揭示基线模型性能与噪声增益存在强负相关性（r=-0.62），表明噪声对未充分优化的模型具有隐式正则化作用，但会破坏已收敛模型。观测到的最优噪声水平低于理论预测值，暗示结构化量子电路中存在误差抵消效应。这些发现证实量子噪声效应关键取决于初始化质量，其影响未必总是负面的，提示应从全局噪声缓解转向结合电路结构与噪声特性的优化策略。