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由于铃木-特罗特公式具有实现简单和低开销的优点，它们仍是当前量子计算平台上实际采用的哈密顿量模拟方法。然而，在扩展到更大问题并追求更高精度时，系统的特罗特误差会迅速成为限制因素。本文提出了一种机制，能够消除任意 \(k\) 阶铃木-特罗特模拟中的系统误差，代价是恒定的采样开销。关键洞察在于，特罗特误差本身是一种需要被反转的相干动力学过程，而非需要被界定的偏差。通过以合适形式识别这种误差的结构，利用准概率分解实现反转。由此得到的算法称为概率性特罗特误差反转(PTER)，该算法无偏，改善了与铃木-特罗特公式相比的门数标度，同时保留了其简便性。对海森堡自旋链的数值模拟表明，即使在适中的系统规模下，该工作的预测资源优势也已显现。