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随着量子设备在规模和精度上的持续提升，如何有效利用含噪声硬件实现有意义的计算成为核心挑战。现有方法大多通过误差缓解或校正从含噪声结果中恢复无噪声电路输出。本研究表明，含噪声量子设备可直接作为计算资源来增强量子电路的经典模拟。该研究团队提出“噪声设备增强型经典模拟”（NDE-CS）协议，通过整合含噪声量子硬件获得的数据，改进了基于稳定器的经典蒙特卡洛模拟方法。具体而言，NDE-CS利用目标电路与含噪声克利福德电路的联合执行结果，学习目标电路在真实噪声条件下如何用克利福德电路表示。所获关系式可在无噪声克利福德极限下复用，从而以显著降低的采样成本实现理想期望值的精确估计。对Trotterized伊辛电路的数值模拟表明，相较于其衍生的纯经典蒙特卡洛方法，NDE-CS在保持相同精度同时实现了采样成本的量级降低。该工作还将NDE-CS与能模拟前所未有规模量子电路的强大经典框架“稀疏泡利动力学”（SPD）进行对比，给出一个SPD成本随系统规模指数增长，而NDE-CS扩展性明显更优的实例。这些成果确立了NDE-CS作为可扩展量子电路混合模拟方法的地位，其中噪声可被转化为计算优势资源。