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随着量子计算向早期容错机器迈进，量子程序的测试与验证变得紧迫但代价高昂，因为每次执行都会消耗稀缺的硬件资源。与传统软件测试不同，每次测量都必须谨慎规划。本研究建立了一个统一框架，用于推理验证量子程序所需的测量次数，旨在将理论误差边界与具体测试策略相连接，并将分析从单个测试扩展到完整程序级验证。 该工作通过分析错误概率、保真度、迹距离和量子切尔诺夫界的关系，确立了基础测量次数极限，并将这些理论应用于三种代表性测试方法：逆测试、交换测试和卡方测试。研究中同时考虑了理想化设备和含噪声设备的情况。此外，该团队提出了一种程序级预算方法，将验证工作量分配到多个子例程中。 研究显示：逆测试的测量效率最高，交换测试所需测量次数约为其两倍，卡方测试虽易于实现但往往需要数量级更多的测量；在噪声存在时，校准基线可能导致测量需求超出理论估计；在程序层面，将全局保真度目标分配到过多细粒度功能会导致验证成本急剧增长，而较粗略的分解或加权分配更具实用性。 该框架明确了不同测试策略、噪声处理与程序分解之间的权衡关系，为量子程序测试中的测量次数预算提供实践指导，帮助开发者在设计验证策略时平衡严谨性与成本。