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直接保真度估计提供了一种方法，可在不进行完整层析成像的情况下，估计实验制备态与理想纯目标态之间的保真度。2011年，Flammia与Liu以及da Silva、Landon-Cardinal与Poulain分别提出了两种具有影响力的方案。在这些协议中，总估计误差通过两个独立的概率步骤进行控制：首先，利用随机采样的泡利可观测量近似保真度；其次，基于有限次测量结果估计每个采样期望值。该工作表明，关于噪声的额外结构信息能够显著收紧相应的资源界限。具体而言，对于某些典型信道，可减少有效采样泡利设置的数量，从而在一般纯态场景及稳定子态场景中降低测量成本。这些结果揭示了一个更广泛的论点：当忽略实验相关的结构时，直接保真度估计中的最坏情况置信界限可能显著过于保守。作为一项技术要素，该工作还重新审视了总精度与置信度预算在两个概率步骤之间的分配。通过用独立的误差参数重新表述分析，得到一个约束优化问题，其解可在一般纯态场景中降低平均测量次数。基于Qiskit实现的量子电路的数值模拟，既展示了在结构化噪声假设下获得的改进，也说明了原始最坏情况界限的保守性。