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研究背景 随着量子计算技术的快速发展，量子处理器在解决经典计算难题方面展现出了巨大的潜力。然而，量子系统在实际应用中面临的最大挑战之一是噪声的影响，这使得在名义上可用的计算空间中保持相干演化变得困难。噪声不仅破坏了量子比特之间的长程关联，还导致量子算法的输出变得简单，从而使其容易受到经典计算的欺骗。随机电路采样（RCS）作为一种潜在的超越经典计算的演示手段，引起了科学界的广泛关注。 RCS的关键在于它利用量子处理器的能力来生成复杂的输出分布，而这一过程与希尔伯特空间的维度密切相关。然而，在近似真实的量子计算中，如何有效利用这个指数增长的希尔伯特空间仍然是一个重要的问题。为了克服这一挑战，科学家们提出了交叉熵基准测试（XEB）等技术，以估计相干可用的希尔伯特空间的有效大小，
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