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量子错误缓解（QEM）通过结合目标量子电路经人为修改后的噪声变体输出结果，推断出无噪声的期望值。与量子纠错不同，QEM无需额外硬件资源，因此在当代量子处理器实验中常规使用。QEM的核心局限在于其巨大的采样开销，这会导致执行时间延长，期间设备噪声可能发生漂移，从而可能影响标准缓解协议的可靠性。基于不可知噪声放大（ANA）的QEM策略本质上对此类噪声变化具有抗性，但其采样成本仍是主要实践瓶颈。该团队在此提出一种结合虚拟噪声缩放与分层缓解架构的框架，相比传统的零噪声外推后处理，可实现运行时开销数量级的降低。该方案兼容动态电路，并能无缝集成错误检测与量子纠错方案。此外，其自然适用于基于ANA的中段测量与制备错误的缓解。通过将其应用于已报告的实验数据，该研究团队验证了该后处理方法，观察到缓解效率和准确性的显著提升。