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该团队在噪声中等规模量子（NISQ）硬件上实验实现了多人量子志愿者困境博弈，通过 Qiskit Runtime 在 ibm_kingston 后端上执行。该研究在四个编译器优化级别下，针对 N = 2 到 9 名玩家评估了该博弈，每个配置进行 20 次独立重复实验，每个电路执行 2048 次测量，并通过 mthree 进行后处理读出误差校正。目标态保真度随系统规模增大而衰减，但在 N = 9 时仍保持在 70% 以上（校正后）。采用读出校正后，全局平均收益在 N ≤ 6 时完全复现了量子理论基准值，并在整个测试范围内超过经典纳什均衡。在门计数分析显示优化级别 2 和 3 产生完全相同的编译后电路，且级别 2 具有更优的保真度稳定性后，该团队选择优化级别 2 作为参考配置。原始测量计数的汉明距离分析表明，小 N 时单量子比特误差占主导地位，而多量子比特贡献在 N > 6 后逐渐增大。基于校准的数字孪生模型能够捕捉全局收益趋势，但其线性保真度衰减曲线在大 N 时与硬件行为产生分歧，揭示了一阶独立单量子比特噪声模型的局限性。这些结果表明，多人博弈中的聚合量子优势在整个测试范围内对 NISQ 噪声条件具有鲁棒性，而在后处理读出校正下，态级优势的实际可观测性被限制在 N ≤ 8 的范围内。