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在噪声中等规模量子（NISQ）时代，量子处理器的性能受到环境噪声和其他不确定性的严重制约。尽管最近提出的量子控制鲁棒性景观（QCRL）为参数化门族生成鲁棒控制脉冲提供了强大框架，但其应用实际上仅限于准静态噪声。为解决现实中普遍存在的频谱复杂、时变噪声问题，该研究团队提出了滤波器函数增强型QCRL（FF-QCRL），将滤波器函数形式体系整合到QCRL框架中。由此产生的FF-QCRL算法能最小化一个广义鲁棒性度量指标，该指标真实编码了随机过程的影响，从而可在实际时变噪声条件下为参数化门生成鲁棒脉冲族。在具有代表性的单量子比特场景中的数值验证证实了该方法的有效性。