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动力退耦是一种广泛使用且资源高效的误差抑制技术，但传统的动力退耦依赖于周期性重复短脉冲块，以在空闲期间重新聚焦量子比特状态。该脉冲块中的不完美会导致残余误差累积，最终在长空闲时间内降低状态恢复质量。此处，该研究引入了一种通用最优跟踪方法，将原始跟踪概念扩展到完全与状态无关的设定，用于设计动力退耦序列。通过在优化过程中在预定义航点监测量子比特的演化，该方法在保持规则重聚焦的同时动态补偿残余误差。在超导量子比特平台上的实验演示证实了在静态控制不完美下误差累积的抑制，与数值预测一致。补充仿真进一步表明，基于最优跟踪的序列在时变噪声下仍保持强劲性能。这些结果表明，最优跟踪是一种实用且与硬件无关的方法，适用于为嘈杂量子设备设计短且鲁棒的动力退耦序列。