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随着量子设备的持续扩展，分布式量子计算成为跨模块化量子处理器执行大规模任务的前沿策略。该范式面临的核心挑战在于：当子电路经电路切割独立运行后，如何验证计算结果的正确性。该研究团队提出了一种专为模块化架构设计的跨平台保真度评估算法。相较于单处理器系统的传统方法，该方法显著降低了样本复杂度。研究人员在最多包含6个量子比特的模块化超导量子处理器上实验验证了该协议，成功比对出两个11量子比特GHZ态的相似性。除验证功能外，该算法还能实现兼顾数据隐私的联邦量子核方法。作为概念验证，该工作将其应用于6个3量子比特模块构成的5量子比特量子相位学习任务，仅用8个训练样本即可准确提取相位信息。这些成果为模块化量子处理器的可扩展验证及可信量子机器学习提供了实用化路径。