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“概率性误差消除”（PEC）是一种主流量子误差缓解方法，能提供无偏估计，但其采样开销较大的问题广为人知。本研究提出了一种改进的PEC执行方法，其采样成本低于标准方案。该方法通过将每个量子门或每层电路的反向信道分解为恒等部分与非恒等部分，将完整电路重组为反向生成器的不同幂次组合。理想电路由此转化为具有不同权重的含噪电路线性组合，并根据各电路权重确定性地分配采样次数。这种方法自然地为有限采样次数设定了可实现的偏差量——随着采样次数增加，较小偏差项将逐步被解析，并在采样充足时达到无偏状态。通过理论分析和数值模拟，该团队证明了该方法相较于标准PEC的优势，并指出因其偏差可控的特性，在特定场景下可超越启发式方法（如零噪声外推法）。实验验证也表明，经该方法校正的结果与理想值高度吻合。