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芯片上量子比特数量有限仍是量子计算的关键瓶颈，这促使研究人员采用连接多个量子处理单元（QPU）的分布式架构。然而，在分布式系统中执行量子算法需要算法原语与硬件架构的协同设计，以管理电路深度和纠缠开销。该研究团队发现多元迹估计（multivariate trace estimation）这一关键子程序天然适合分布式实现，且在估算雷尼熵、虚拟冷却与提纯、量子信号处理的特定应用等任务中具有广泛用途。 该工作提出COMPAS架构，利用预先共享的贝尔纠缠对作为资源，在由模块化分布式QPU组成的多方网络中实现多元迹估计。COMPAS仅需恒定深度的电路开销，且贝尔纠缠对的消耗速率与电路宽度呈线性关系，使其适用于近期硬件。与其他必须在电路深度最优性或GHZ宽度最优性之间二选一的方案不同，COMPAS可同时实现两者。此外，研究人员还分析了网络级误差，并模拟了电路级噪声对该架构的影响。