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对开放量子系统的高效模拟是构建噪声量子硬件模型以及研究多体动力学的核心问题。在基于轨迹的张量网络方法中，计算成本通常与轨迹层面的量相关，例如纠缠增长或键维数。然而，固定精度模拟的总成本也取决于统计采样，而每条轨迹的复杂度与采样工作量之间的相互作用仍然理解不足。在此，该工作引入了一个基于矩阵乘积态（MPS）的量子轨迹模拟的成本解析框架，将总成本分解为每条轨迹的内存、每条轨迹的运行时间以及采样工作量。该团队表明，同一林德布拉德动力学的物理等价的随机解缠绕并不必然降低总成本，而是将成本在轨迹复杂度和统计收敛性之间重新分配。这种权衡由两个无量纲膨胀因子量化：键维数膨胀因子 \(α\) 和采样膨胀因子 \(κ\)，这两个因子共同决定了在依赖硬件的内存和并行性约束下最优的解缠绕方式。该团队提供了一个实用协议，用于通过适度的预模拟实验提取 \((α,κ)\)，并利用跨多个噪声通道的基准测试进行了演示。由此产生的决策图表明，计算上有利的解缠绕方式会随噪声强度、时间步长分辨率、系统规模以及可用并行度而变化。这些结果将解缠绕选择确立为一个硬件感知的模拟设计问题，而非仅针对轨迹纠缠本身的内在优化。