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当前量子计算机因缺乏纠错机制而存在噪声问题。为降低噪声影响，研究人员已探索多种技术来提取可观测量期望值。其中电路切割技术通过将大型电路分割为噪声更小的子电路来降低噪声，但电路执行数量的指数级增长限制了其可扩展性。另一种算子反向传播（OBP）技术通过经典模拟部分电路来减少电路深度，但由于更新后可观测量中新增的非交换项，通常会以一定倍数增加电路执行次数。 该工作提出了一种结合算子反向传播（OBP）与电路切割的优化方案来最小化量子电路噪声。研究表明，通过策略性地联用OBP与电路切割可有效缓解执行开销问题。该团队采用模拟退火算法，针对特定电路和可观测量确定最优反向传播参数，从而最大化切割过程中的资源节省。实验数据显示，变分量子特征求解器和哈密顿量模拟电路的资源需求分别降低3倍和10倍，同时保持甚至提高了计算精度。该方法同样适用于Benchpress数据库中的其他电路和各类可观测量权重，在不影响性能的前提下为降低电路切割开销提供了高效解决方案。