Lifting

Lifting框架通过重复编码、神经解码和现场校准三个协同机制提升量子态判别的精度。

Lifting的理论分析证明，从固定联合分布中保留额外通道不会增加贝叶斯风险。

Lifting建立了基于重叠的上界收缩的充分条件。

Lifting在三台IBM量子处理器上进行了评估。

Lifting评估覆盖三类工作负载：重复稳定子测量、奇偶校验测量和量子隐形传态。

Lifting的实验验证限于IBM超导平台，在其他量子硬件架构上的适用性尚待验证。