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该研究团队评估了基于校准数据的IBM量子硬件数字孪生模型，旨在通过经典模拟器复现硬件测量结果。研究人员提出了一种工作流程：通过将相干时间、门/读出错误率及操作时长映射到热弛豫、退极化与读出误差通道，同时重构有向耦合图以保持编译过程中的连接约束，从而利用可下载的校准CSV文件构建孪生模型。在统一执行与验证协议下，团队比较了四种孪生变体（CSV构建型、后端派生模拟器、后端派生噪声模型和虚拟后端快照）。针对ibm_brisbane和ibm_sherbrooke两台IBM量子处理器，实验采用深度为10/20/30的随机五量子比特电路，在四个优化级别下进行测试。加权Jaccard相似度表明，基于可下载校准CSV数据构建的孪生模型通常与硬件实测结果最接近，而后端派生模型也提供了具有竞争力的实用基线。结果进一步揭示，匹配度既取决于目标设备也受编译设置影响，这强调了必须针对特定执行配置验证数字孪生模型，而非假设其具备跨设备可移植性。