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随机化协议是在执行过程中融入概率性选择的程序，在量子算法中扮演核心角色，涵盖哈密顿量模拟、噪声抑制及测量任务等领域。在实际应用中，这类协议的主要成本通常来自电路执行和测量环节，并取决于硬件相关资源如门操作数、电路深度、运行时间或耗散能量。该研究团队提出了一种将经典重要性采样应用于随机化量子协议的通用框架。针对量子电路运行成本函数，该方法通过联合捕捉单电路计算开销与估计量方差，优化净成本评价指标。该工作进一步将框架拓展至两种场景：当量子计算受算法近似或物理噪声导致的误差影响时，证明重要性采样能在改变采样分布的同时保持估计量无偏性；在采用错误检测方案的场景中，量化了最优采样策略的变化及可实现的净成本降低效果。典型应用案例包括Qdrift协议、退相干信道、混合态模拟、复合可观测量估计、经典阴影及概率性误差消除技术。总体而言，该研究为通过经典采样优化降低随机化量子协议所需计算资源建立了理论框架。