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由于量子比特易受环境噪声影响，且量子纠错通常需要过高的资源开销，量子算法面临重大挑战。该研究团队提出量子算法可能具有内在的抗噪声特性，可降低实现壁垒。研究人员通过将电路级噪声模型直接应用于原始算法电路，对Shor算法进行了研究。结果表明，相较于X和Y噪声，Shor算法在Z噪声下表现出更优异的容错性。针对该算法核心模块——模幂运算电路，研究团队对4至9比特位长的电路进行了容错位置统计分析。数据显示在Z噪声下，容错位置数量随问题规模扩大呈现与潜在错误位置相同的四次多项式增长趋势；而X和Y噪声下的容错性则显著依赖于合数N与参数a的取值。基于这些发现，该工作开发了一种外推预测方法，估算出在偏置噪声环境下，模幂运算电路对2048比特整数进行质因数分解的正确输出最小概率约为1.417×10⁻¹⁷。