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噪声通常被视为实现可扩展量子优势的主要障碍，但近期量子储备池计算领域的研究证据 [L. Domingo, F. Borondo, 与 G. G. Carlo. Taking advantage of noise in quantum reservoir computing, Scientific Reports, 13:8790, 2023] 表明，在适当的条件下，某些信道可以通过丰富储备池的有效动力学来提升性能。受此启发，该团队提出一种几何机制，用于解释非幺正噪声与通用门组共同作用时，如何使末态更快地趋近于类Haar分布。研究发现，这类噪声会在纯态流形上诱导有效的体积膨胀。为直观理解这一现象，该工作采用一个最小化的单量子比特模型，将振幅阻尼信道与一种重整化规则相结合，该规则将每个产生的混合态关联到一个代表性的纯态。这一组合在纯态空间上定义了一个全局扩张的非线性映射。研究人员解析推导了局部面积膨胀因子，并确定了全局膨胀阈值。最后，通过将振幅阻尼与G3 = {H, T, CNOT} 通用门组相结合，该研究展示了在适当的参数区域内，趋近Haar类行为的速度更快。这促使该团队提出将噪声视为未来量子算法中一种潜在资源的可能性。