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近期量子计算领域的进展使得开发拥有数百量子比特的量子处理器成为可能。然而，噪声仍然限制着能从这些系统中提取的有效信息量，因此确定实验结果保持可靠的区域至关重要。该工作利用线性斜坡量子近似优化算法（LR-QAOA），对拥有98个量子比特的离子阱量子处理单元Quantinuum Helios-1进行了基准测试。为此，该团队在欧洲首台百亿亿次超级计算机JUPITER上，针对最多包含48个量子比特和3384个双量子比特门的电路，进行了大规模无噪声模拟。这些模拟在配备16384个GH200超级芯片及高带宽CPU-GPU互连的4096个节点上执行，为验证经典可计算性边缘的实验结果提供了参考。研究发现，在最多48个量子比特范围内，Helios-1仍处于噪声容忍区域，即其采样结果与无噪声模拟的采样结果无法清晰区分。随后，该工作仅利用实验数据将分析扩展到更大系统规模，并采用均值重采样程序配合3σ阈值，以判定量子处理单元的输出是否在统计上与随机采样可区分。该分析识别出直至93个量子比特（12834个双量子比特门）的相干性能区域，超过该范围后，在95个量子比特处，输出在统计上变得与随机采样无法区分。这些结果展示了如何利用百亿亿次经典模拟来验证量子处理器，并为量子处理器中噪声容忍区域与随机区域之间提供了定量边界。