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模拟哈密顿量下的实时动力学是量子信息科学的核心目标。尽管已提出众多哈密顿量模拟量子算法，但现有性能分析鲜少考虑物理噪声的影响——尽管量子器件中的噪声水平不可忽略。该工作通过量子误差缓解技术，对基于Trotter分解和随机化线性组合单元(LCU)的哈密顿量模拟算法进行了噪声分析。研究人员采用均方误差度量，对误差缓解哈密顿量模拟算法进行了端到端复杂度解析。由于量子误差缓解会随量子算法层数增加产生指数级成本，因此在采样成本与模拟精度偏差（或算法采样开销）之间存在权衡关系。通过优化这一平衡关系，该团队推导出解析性的深度选择规则，并以目标精度和噪声参数为变量，刻画了最优端到端缩放特性。进一步地，该工作通过量子门集层析和近期提出的时空噪声反演方法，量化了误差缓解所需的噪声表征成本，证明后者可显著降低表征开销。