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在含噪声中等规模量子（NISQ）设备上，许多可观测量的期望值是通过基于采样的近似方法对迹类量进行估算得到的。该方法的一个核心限制在于近均匀系综下的破坏性抵消效应，这使得物理相关的信号实际上无法分辨。本文证明，这一限制并非单纯的统计问题，而是反映了系综权重与测量关联子中依赖于算符的符号结构之间的结构性失配。我们提出一个通用框架，通过量子系综工程来缓解该效应，在该框架中，采样分布直接编码于制备的量子态中。通过将关联子重构为基矢分辨表示，我们明确了抵消的起源，并推导出使系综权重与算符结构对齐的策略。我们利用两种互补的电路结构实现该方法：一种格罗弗型振幅放大协议，可提供结构对齐的基准；另一种为面向近期硬件约束的无预言机浅层电路。以无限温关联函数为代表性场景，我们在IBM量子处理器上（最多20个量子比特）演示了工程化系综能够揭示在均匀平均下被强烈抑制的算符分辨贡献。我们识别出放大强度与噪声鲁棒性之间的实际权衡，将该框架扩展至多量子比特对角可观测量，并勾勒出向非对角推广的路径。这些结果将系综工程定位为提升近期量子算法测量效率的新工具。