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表征多量子比特量子计算机中的错误仍然是理解和提升这些设备性能的关键挑战。当前的表征方法要么无法扩展到超过几个量子比特，要么做出简化假设（例如假设随机泡利错误），从而掩盖了底层物理错误机制。在这项工作中，我们提出了一种可扩展的扩展方案——线性化门集层析成像——能够实现对多量子比特系统的表征。线性化门集层析成像依赖于稀疏错误模型、一种能够实现高效数据拟合的线性近似，以及来自浅层电路的数据——从而使线性近似的系统误差较小。我们通过模拟一个包含相干和随机错误（包括相干串扰）的十量子比特系统，展示了该技术的准确性，并证明了即便存在稀疏错误模型假设中未包含的额外错误，该技术依然具有鲁棒性。