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线性回归是统计分析和机器学习的基石方法，但当应用于大规模数据集时需要分布式计算的支持。这一问题同样存在于量子计算领域，处理海量数据必须采用分布式方案。本文研究量子协调模型下的分布式线性回归问题，基于Montanaro与邵量开发的分布式量子最小二乘协议，该研究团队提出了改进和扩展的量子协议，用于求解普通（无正则化）和L2正则化（Tikhonov）最小二乘问题。针对普通最小二乘法，新协议较原有方案降低了量子通信复杂度——特别在生成量子态所需精度位数方面实现了平方级提升，这一突破得益于该工作整合了Low与苏量开发的支路标记技术和带标记间隙相位估计等先进方法。此外，研究人员还首次提出了L2正则化最小二乘问题的量子协议，并严格推导了其量子通信复杂度。