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当将结果提取为经典数据（输出问题）时，量子算法相较于经典算法的诸多优势可能会丧失。以本征对求解器为例，该工具将本征对编码在量子态中，提取这些态会导致显著的采样开销。该研究团队提出了一种基于振幅放大的后滤波处理方法，可将最终态中编码的本征对数量减少至可行范围。在实际应用中，通常只需计算所有本征对的子集，这能大幅降低采样开销。研究表明，改进后的本征对求解器不仅可与经典方案竞争，更在内存需求、运行时间和多功能性方面超越后者，使其成为具有科学工程实际应用价值的高效端到端量子算法。