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近似查询处理（AQP）中的误差评估是一个具有挑战性的问题。自助采样法（bootstrap sampling）即使在总体数据分布未知的情况下也能生成误差评估。然而，该方法需要产生大量有放回的重复样本，属于计算密集型过程。该研究团队提出了一种量子自助采样（QBS）框架，可在量子计算机上生成自助样本，并为AQP查询估计提供误差评估。该框架包含相应的量子电路设计方案。