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该研究团队将张量网络技术与量子自回归移动平均模型相结合，量化了时间关联噪声对量子算法的影响，并预测其规模化性能。以量子傅里叶变换作为范式测试案例，基于第一项技术成果（证明随机张量网络计算可捕捉频率相关性）的基础上，第二项重要发现揭示了保真度衰减指数（从扩散到超扩散的标度行为）由噪声的频谱特征决定。该数值结果严格量化了学界共识：时间关联尺度是预测噪声对多量子比特电路有害影响的关键特征。 为凸显算法性能预测的前景，第三项成果量化了如何利用中等规模（40-80量子比特）训练数据拟合获得的保真度标度指数，来预测更大规模（100-128量子比特）计算密集型模拟。除展示方法的可扩展性外，该工作流程还促成最终成果——提出连接模拟与实验的预测性基准测试协议。该工作为基于真实器件特性、在硬件相关噪声条件下开展大规模算法模拟和性能预测开辟了新途径。