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量子电路转换（尤其是噪声感知优化）被普遍认为是最大化超导量子计算机性能的关键环节。学界通常认为每个电路都应使用最新噪声校准数据进行转换以优化保真度。该研究团队重新审视了频繁噪声自适应转换的必要性，通过对5台IBM 127量子比特计算机和16种不同量子算法的深入实证研究，得出了新颖且具有启发性的结论：（1）噪声感知转换会导致工作负载高度集中在少数量子比特上，从而增加输出误差的波动性；（2）采用随机映射策略可在保持相近平均保真度的同时缓解该效应；（3）使用校准数据一次性编译的电路可在多个校准周期和时间段可靠复用而不会显著降低保真度。这些结果表明，为每个电路进行每日噪声感知转换所产生的经典计算开销可能并不合理。研究人员提出了一种轻量级替代方案，可在不牺牲保真度的前提下降低开销——为构建更高效、可扩展的量子工作流提供了新思路。