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参数化量子电路是近期量子算法的核心，也为众多量子机器学习框架奠定了基础。这类电路需兼具噪声鲁棒性、可训练性及足够的表现力。该研究团队提出了一种名为2MC-OBPPP的多项式时间经典估算器，可量化评估上述三项关键指标。通过案例演示，研究表明中等幅度的阻尼噪声虽能缓解梯度消失问题，但会削弱电路表现力。特别值得注意的是，该方法能生成时空“噪声热点”图谱，精确定位电路中最易受噪声影响的量子比特/量子门。针对特定电路的测试表明，仅需对不足2%的量子比特实施干预措施，即可消除高达90%的误差。因此，2MC-OBPPP不仅是一种与硬件无关的高效预执行电路评估工具，更能通过精准定位显著降低噪声抑制成本。