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量子电路的经典模拟之所以代价高昂，源于两个截然不同的原因。显而易见的是状态空间规模：一个n量子比特系统需要指数级数量的振幅。而不那么明显的原因则是干涉：有用的输出分布只有在大量计算历史在公共终点上被相干合并后才会出现，而这一聚合步骤本身就是一项巨大的成本来源。该团队提出了统计干涉采样框架，通过将终点干涉视为一种可独立调度的计算，使这一第二个瓶颈显式化。以化学抽象机（ChAM）为模型，加权路径贡献作为并发分子种类演化，而干涉反应则合并共享同一输出状态的贡献。一旦某个终点累积了足够的振幅，一个阈值规则便终止该过程，并丢弃剩余的反应。该方法并未改善最坏情况下的复杂度，也不旨在成为通用模拟器。其目的是提出一个更具针对性的问题：在仍能恢复有用输出分布的前提下，可以跳过多少干涉计算？在Deutsch-Jozsa、Grover搜索、Simon问题以及小规模Shor周期查找实例的基准电路上，该团队发现，对于测试的大多数算法，可以省略近50%的终点干涉反应，同时保持超过90%的输出准确率。这些结果表明，干涉算法是一种结构化的资源，可进行有意义的近似，并且将其显式化，为跨路径求和、Pauli路径和张量网络模拟方法中的剪枝策略开辟了新的机遇。