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在任何实际的量子过程中，噪声和误差都是不可避免的，包括那些旨在降低噪声和误差的协议本身。特别是用于制冷的量子热力学方案，其性能和效率可能会受到显著影响。随着系统规模的扩大，对这种误差影响进行解析表征变得越来越困难，尤其是在深度量子电路中，噪声会以复杂方式累积。为解决这一问题，该研究团队提出了一个通用框架，通过全局退极化通道来近似描述门依赖噪声的累积效应，并明确了该近似方法能可靠描述噪声动力学的适用范围。将该框架应用于热力学双排序算法制冷（TSAC）协议后，研究人员解析推导出了噪声存在时的渐近制冷极限。研究表明：与常规无噪声TSAC协议需要无限数量量子比特不同，最优制冷性能可通过有限数量的量子比特实现；同时该工作还推导出了基态布居数的基本极限。这一方法为探索含噪声量子热力学过程开辟了新途径。