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该研究团队探索了具有任意振幅向量的广义Grover算法，以确定最大化每轮迭代目标概率增益的最优相位变换。在经典Grover算法场景下（采用实数初始振幅向量时），研究人员发现π相位变换始终保持最优性，直至目标观测概率无限趋近于1。该工作提出了基于数据集规模确定该临界点的计算公式。对于真正复数形式的振幅向量，研究发现最优相位变换非平凡地依赖于振幅向量的复杂程度，并给出了确定所需最优相位变换的优化公式。