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当前的量子计算机存在显著噪声问题，尤其随着电路深度和量子比特数量的增加而加剧。先前研究已证实，错误输出结果在汉明空间中会呈现特定行为模式，这使得改进NISQ时代计算机的输出分布成为可能。该研究团队提出HAMMR-L：这是一种基于原理的后处理方法，通过在由汉明距离连接的测量结果状态图上应用Richardson-Lucy图像反卷积技术，从而提高输出分布的保真度。研究表明，HAMMR-L的初步实现优于QBEEP等现有最先进的基于汉明距离的后处理器，同时具备QBEEP所不具备的电路和硬件无关性。该工作还展示了该技术未来明确的改进潜力，研究人员探讨了实现这些改进的途径，并着重分析了该基础概念的优势、局限性和普适性。