受限演化的误差缓解

虽然误差缓解技术对于扩展近期量子计算机的能力至关重要，但常常 suffers 随噪声水平呈指数级资源扩展。为解决这一局限性，我们引入了一种新方法，即常数运行时误差缓解通过受限演化（EMRE）。通过数值模拟，我们展示了EMRE超越了概率性误差取消（PEC）的性能，同时保持常数的样本复杂度。此外，我们发现了一族连续的误差缓解协议，即混合EMRE（HEMREs），其中PEC和EMRE作为特殊情况。HEMREs提供可调的偏置参数，允许在样本复杂度和误差降低之间进行权衡。因此，我们的误差缓解协议在延迟误差缓解与计算开销之间提供了灵活性，满足近期和早期容错量子设备的实际应用需求。