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该研究团队探讨了在一般噪声模型下含噪声随机量子电路的经典可模拟性。尽管已有多种模拟含噪声随机电路的经典算法被提出，但其中许多依赖于反集中性（anticoncentration）特性，而这一特性在电路深度较浅或处于实际噪声模型时可能失效。该团队提出了一种基于条件互信息（CMI）指数衰减的新方法，CMI是一种用于衡量三方关联的指标。他们证明，即使反集中性不成立，CMI的指数衰减仍可使经典算法在多项式时间（一维情形）或拟多项式时间（高维情形）内实现对含噪声随机电路的采样。为此，研究显示指数衰减的CMI使得电路深度在效果上变浅，从而支持高效的经典模拟采样。进一步，通过大量数值实验，该工作表明指数CMI衰减是多种噪声模型中含噪声随机电路的普遍特征。这些结果确立了CMI衰减（而非反集中性）作为经典可模拟性的基本判据，并刻画了噪声量子设备中量子优势的边界。