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量子误差缓解（QEM）作为一种硬件友好的误差抑制技术被提出。虽然QEM最初主要应用于可观测值期望估计的误差抑制，但近期研究已探索其在无噪概率分布估计中的应用。该工作受软件工程方法启发，提出了两种提升概率分布QEM精度的方案：其一采用N版本编程法，通过比对不同QEM策略获得的概率分布并剔除离群分布，从而验证误差缓解分布的可行性；其二基于一致性的外推策略选择方法——该研究团队在不同误差率下制备K个数据点，选取其中L（L<K）个进行外推，评估所有（K选L）组合的误差缓解结果，最终选择产生最小方差的外推方法。此流程还可按比特串逐项实施，实现对分布中每个概率的自适应误差缓解。