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量子行走是开发量子算法的重要框架，其中松懈量子行走（LQW）作为空间搜索的高效模型尤为突出。在本工作中，研究人员探究了断链退相干对基于LQW的二维环形网格搜索性能的影响。通过数值模拟，该团队发现：虽然退相干会使无自环的行走趋向均匀分布并丧失搜索能力，但引入自环路能显著缓解这一效应。值得注意的是，即便存在噪声，被标记顶点仍能以远高于均匀分布的概率被识别，这表明自环路能增强LQW在实际场景中的鲁棒性。这些发现将LQW的已知优势从无噪声环境拓展至噪声环境，证实自环路是设计容错量子搜索算法的宝贵资源。