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实现容错量子计算机仍是一项极具挑战性的任务，这使得最先进的量子硬件不得不严重依赖噪声抑制技术。标准量子误差缓解通常基于后处理策略。相比之下，该工作探索了一种预处理方法——在测量输出态之前就对噪声效应进行抑制。其核心思想是找到一个可观测量Y，使其在含噪量子态(ρ)上的期望值，与目标可观测量X在无噪量子态ρ上的期望值相匹配。该方法需要执行含噪量子电路后测量替代可观测量Y，在实际场景中，张量网络是实现该方法的关键工具。相较于张量误差缓解(TEM)技术，该方案在平均误差、电路深度和复杂度方面均有提升，其测量开销逼近理论下限。与TEM后处理的计算成本相比，该方案将经典计算复杂度降低了约10^6倍。这一优势源于该方法无需执行TEM所需的信息完备正算子值测量(IC-POVM)集合，也无需任何其他层析策略。