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量子计算机在分子模拟等任务中展现出超越经典方法的潜力，这推动了针对近期设备的变分量子本征求解器(VQE)等混合算法的发展。硅自旋量子比特是实现可扩展量子计算的一种有前景的平台，但其性能受限于硬件缺陷——最显著的是电荷噪声引起的电势波动以及栅极电极电压的静态校准误差——这些缺陷会降低量子门保真度，并最终影响算法精度。本研究开发了一种针对硅量子点处理器的硬件-算法协同仿真框架，该框架将三维静电学与有效 \(g\) 因子及交换耦合联系起来，并通过实际控制脉冲传播电压级噪声。以 \(\mathrm{H}_2\) 基态能量估计的VQE作为电路级测试基准，研究人员同时研究了栅极电极电压上的静态缩放/偏移误差以及建模为具有可调幅度和切换时间的随机电报噪声的随机波动。在门级层面，研究表明基于交换的双量子比特门对这些类型噪声的敏感度大约比基于电子自旋共振(ESR)的单量子比特旋转高一个数量级。量子过程层析成像和Kraus算子分析进一步区分了相干和非相干贡献，并量化了原则上可通过补偿幺正变换纠正的错误比例。将这些噪声模型嵌入VQE电路后，该工作识别出与化学精度能量估计兼容的校准误差强度和噪声切换时间范围，并讨论了基于噪声能量估计完整分布的统计后处理如何进一步提升精度。