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解码量子干涉测量（DQI）是近期提出的一种量子优化算法，该算法利用目标函数傅里叶频谱的稀疏性，在特定结构化问题上可能实现相对于经典算法的指数级加速。尽管在理想化场景中前景广阔，其抗噪性能此前尚未得到充分探究。针对这一问题，该研究团队对存在局部去极化噪声的DQI进行了严格分析。以最大线性可满足性问题为例，研究证明在噪声环境下，算法性能由实例矩阵的噪声加权稀疏参数决定，且解的质量会随稀疏性降低呈指数级衰减。该工作通过数值模拟在两类特例（最优多项式交点问题和最大异或可满足性问题）中验证了这一衰减规律。所开发的傅里叶分析方法可快速适配其他随机泡利噪声类型，使得该框架能广泛应用于各类含噪量子场景，并为在现实噪声中保持DQI潜在量子优势提供理论指导。