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该研究团队考察了矩阵乘积算子（MPO）截断误差在两种模拟场景中的演化规律：（1）受去极化噪声或振幅阻尼噪声影响的一维Haar随机量子电路；（2）在去极化或振幅阻尼噪声下非可积量子Ising模型的一维Lindblad动力学。研究人员首先证明，系统密度矩阵的平均纯度会在与噪声率成反比的时间尺度上弛豫至稳态值。随后发现，由于噪声动力学会将不同密度矩阵映射至同一稳态，截断误差随系统尺寸N和演化时间t呈指数级收缩，由此获得的L1截断误差经验边界比现有边界在N维度上呈现指数级收紧。这些结果为以下观点提供了实证依据：MPO模拟算法或能高效采样一维含噪随机电路[场景(1)]任意深度的输出结果，以及一维Lindblad动力学[场景(2)]的稳态输出。