量子科技中心_量科网

在噪声中等规模量子（NISQ）时代，量子计算面临着区分量子软件错误与硬件噪声的重大挑战。由于量子计算本身具有随机性且受NISQ计算机噪声干扰，经典软件工程的传统调试技术无法直接解决这一问题。为解决这一空白，该研究团队提出一种利用概率度量的统计方法，以区分量子软件错误和硬件噪声。通过使用包括Grover算法、Deutsch-Jozsa算法和Simon算法在内的知名量子算法进行实证评估，实验结果表明该方法具有显著效能与实际适用性，为量子软件开发人员提供了识别和分类量子程序中异常行为的可靠分析工具。