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在许多量子算法中，量子态制备仍是主要成本瓶颈。该研究团队针对具有分层振幅结构（振幅呈指数衰减或幂律衰减且指数大于1）的量子态，提出了一种随机化协议，从根本上改善了精度与成本的权衡关系。与常用的确定性截断小振幅方法不同，该团队通过制备一系列简单电路组成的集合：每个电路保留所有大振幅，同时放大单个小振幅。研究严格证明了这种随机化集合在迹距离误差上较确定性截断方法实现了二次方级的改进——对于指数衰减态可减少一半编码振幅数量，对于幂律衰减态可获得多项式级压缩，直接转化为电路深度的降低。在分子波函数（LiH）、多体基态（横场伊辛模型）和机器学习参数（ResNet）上的实验验证了该方法在多种应用场景的有效性。这项工作扩展了在近期量子设备和容错量子设备上可制备的量子态类别。