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在量子计算的诸多实际应用中，最耗费资源的步骤往往涉及对经典数据的相干访问。该团队通过运用大规模并行生产技术来应对这一挑战，该技术能显著降低多次并行操作的实施成本。研究人员将此类技术与基于"量子只读存储器"（QROM）的现代经典数据载入方法相结合，发现虽然能多项式级降低数据载入所需的总门电路数，但在仅计算非克利福德门数量的成本模型中并未显现优势。值得注意的是，对于实际成本模型和问题规模，该工作证实并行数据载入成本可降低一个数量级甚至更多。研究还展示了量子大规模生产的若干应用案例，包括采用并行相位估计算法来渐进式降低当前最先进量子化学哈密顿量特征值估算算法的门电路复杂度。