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在量子算法的容错编译过程中产生的幺正误差会系统性地导致可观测量估计的偏差。通常，纠正这种偏差需要额外的资源，例如增加非克利福德门的数量。该工作提出了一种替代方法来纠正可观测量期望值的偏差。该方法利用将理想量子信道分解为噪声量子信道的概率混合。通过这种分解，研究人员构建了无偏估计器，作为从噪声信道获得的期望值的加权和。该工作详细分析了该方法，确定了其有效的条件，并通过数值模拟验证了其性能。特别是，通过模拟伊辛哈密顿量的时间动力学，研究人员展示了在存在幺正误差的情况下实现无偏可观测量估计。该策略提供了一种资源高效的方法来减少幺正误差的影响，改进了在噪声近期量子设备中估计可观测量以及量子算法容错实现的方法。