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该研究团队提出了一种用于解决有限时域离散时间线性二次高斯（LQG）控制问题的量子算法，该算法在存在随机干扰和噪声的情况下整合了最优控制与状态估计。传统LQG方法需要求解后向Riccati递推和前向卡尔曼滤波，二者均需执行计算代价高昂的矩阵运算，总体时间复杂度为𝒪(Tn³)，其中n为系统维度，T为时域长度。虽然针对中小型系统存在高效的经典求解器，但其计算复杂度会随系统维度快速增加。为解决这一问题，该团队利用量子线性代数原语重构了完整LQG流程，包括采用块编码矩阵表示及量子奇异值变换（QSVT）技术进行矩阵求逆和乘法运算。研究人员对每个算法组件的复杂度进行了形式化分析，在矩阵条件数和编码精度的标准假设下，量子LQG算法的总运行时间与系统维度n呈多对数关系，与时域T呈线性关系，相较经典方法实现了渐进量子加速。