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中间电路测量和经典前馈是超导量子处理器上动态电路隐形传态的基本原语。然而，当针对单个测量分支进行评估时，与测量条件校正操作相关的误差仍未被充分理解。本文提出了一种表征动态电路隐形传态中前馈误差的框架，该框架不会丢失与各分支行为相关的有价值信息。该团队分析了三种应用测量条件校正的方法：（i）物理应用，（ii）后处理调整，以及（iii）一种利用基于比特翻转平均（BFA）的概率性读出误差缓解（PROM）的缓解式物理应用。该团队通过纠缠参考量子比特实验性地重建了分支Choi算子，并针对分支Choi算子的完整层析成像验证了物理应用和后处理Choi-shadow估计量。该团队在两个中间电路测量读出误差差异显著的物理量子比特布局上进行了实验，观察到后处理和PROM缓解策略获得的分支质量相对顺序发生了反转。在一个测量读出误差较高的物理布局中，操作前馈惩罚相对较小（约0.02-0.03），且PROM在每个分支上产生的分支质量均高于后处理。在另一个读出误差较低的布局中，操作前馈惩罚增加至约0.07，且后处理在所有分支质量上均优于PROM。该团队的表征框架能够揭示分支特定的误差结构和缓解行为，而现有最先进的平均结果分析无法暴露这些信息。