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可靠的量子模拟受到算法近似和硬件噪声的共同限制，这两种误差在近期及早期容错量子设备的输出中通常共存。现有的误差抑制策略往往分别针对这些误差源。该团队在此提出对称平均虚拟蒸馏（SAVD），这是一种在虚拟蒸馏前应用对称平均的误差抑制协议，能够从密度矩阵层面同时处理这两类不完美因素。该协议通过对称标记的实现构建对称平均输出系综，保留对称不变的靶向成分不变，同时将残余成分在对称相关分支上进行平均。随后，对该平均化系综（而非原始输出态）应用虚拟蒸馏（VD），以放大其主导本征成分。研究人员分析了由此产生的谱抑制机制，并明确了对称平均作为VD状态预处理层的作用。在各向同性海森堡链上的数值演示表明，该方法在同时存在相干算法误差和硬件噪声的情况下提高了精度。该研究的结果提供了一种通用的基于对称性的架构，用于增强量子模拟。