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重要的量子算法例程允许通过将基础量子电路与迭代结构相结合，来实现特定的量子操作（即量子门）。在这种结构中，基础电路模式的重复次数与收敛参数相关联。这种迭代结构的行为类似于通过级数展开进行函数逼近：截断阶数越高，目标量子门（即操作）的逼近效果越好。量子门误差相对于基础模式重复次数的渐近收敛性已被掌握，这被称为查询复杂度。其底层收敛律虽存在边界约束，但并非显式表达。通常给出的上界过于悲观，难以实际应用。真正的收敛规律包含与查询所编码矩阵和初始态向量联合属性相关的常数项，这些项难以通过经典计算获得。本文提出了一种研究该收敛规律的方法，可直接在量子处理器（QPU）上构建不同精度（收敛参数）下的量子门逼近，从而提取相关常数项。该方案被命名为“量子测量数值误差提取算法”（NEEQMA）。研究团队在量子信号处理（QSP）和基于Trotter分解的哈密顿量模拟等具体案例中验证了NEEQMA的可行性。精确掌握收敛常数项后，就能选择满足量子门逼近精度要求的最小收敛参数，从而满足量子算法的需求。