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CQIF，DAMTP，剑桥大学，英国
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抽象
量子态准备是其他高级量子算法的重要组成部分，例如哈密顿模拟，或者用于将分布加载到量子设备中以用于例如机器学习等优化任务的上下文中。 从 Grover 在 2000 年设计的通用“黑匣子”方法开始，该方法采用幅度放大来加载由预言机计算的系数，在要加载的幅度上使用各种附加条件进行了一系列结果和改进，最终达到Sanders 等人的工作在准备阶段避免了几乎所有的算术。
在这项工作中，我们构建了一个优化的黑盒状态加载方案，使用该方案可以比在 $O(sqrt N)$ 轮幅度放大中更快地加载各种重要的系数集，最多只有 $O(1)$ 很多。 我们通过算法的两种变体实现了这一点。 第一个使用了 Sanders 等人的预言机的修改，它需要更少的辅助项（$log_2 g$ 与位精度 $g$ 中的 $g+2$），并且每个幅度放大轮内的非克利福德操作更少我们算法的上下文。 第二个使用相同的预言机，但在每个放大轮的辅助 ($g+log_2g$) 和非 Clifford 操作方面的成本略有增加。 随着幅度放大轮数作为乘法因子进入，与现有方法相比，我们的黑盒状态加载方案产生了高达指数的加速。 这种加速超越了黑匣子的情况。
热门摘要
在这项工作中，我们改进了主机例程，通过显着减少对黑盒的必要查询数量，产生高达指数的加速 - 自然取决于要加载的数据，但结果适用于广泛的现实感兴趣的数据集或分布。 我们进一步设计了一个特定的黑盒子程序，专门为与我们的主机数据加载方案一起工作特别好，这进一步减少了所需的量子位和门开销。
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