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量子计量学中可实现的精度和灵敏度往往受到噪声的削弱。虽然量子纠错已成为一种有前景的策略，但它无法有效处理与信号不可区分的噪声。为应对这一挑战，虚拟态纯化被引入作为量子纠错的补充方法。然而，显著的噪声累积会阻碍其性能。为克服这一局限，该团队提出了一种基于交换测试的方法，专门用于处理不可区分噪声，即使在强噪声水平下也能有效工作。系统性的误差缩放分析表明，该方法能在某些场景下实现量子增强的精度。此外，数值模拟显示，该方法在单参数和多参数估计任务中均优于虚拟态纯化。在不同设置下精度的显著提升，凸显了该方法在实际应用中的鲁棒性和实用性。