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各向同性误差已被证明对传统纠错技术免疫。尽管已有研究提出了通用的理论框架来建模此类误差，但目前尚无研究分析其对实际应用场景的具体影响。本文通过数值模拟探索了各向同性误差对Grover搜索算法复杂性的影响，并分析了该误差对算法性能和成功概率的冲击。研究结果揭示了Grover算法对抗各向同性误差的鲁棒性，指出了在噪声量子硬件上实现该算法时面临的潜在挑战。本文所有结果均通过使用开源Python库\texttt{isotropic}（作为本研究的一部分开发）进行数值模拟获得。该库的源代码、数值模拟及文档均可在线获取，网址为 https://www.github.com/lazyoracle/isotropic-error-analysis 。