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在流式处理模型中，大型经典数据集通常以逐项到达的方式进行处理。研究表明，在该模型下量子算法在空间效率方面具有无条件的指数级优势。然而，这类流式算法的实验实现需要量子比特在保持相干性的同时与外部数据流进行交互。该工作利用Quantinuum Helios离子阱量子计算机的长寿命量子比特实现了这种数据流模型，这些量子比特可与外部服务器进行通信。研究团队实现了一种量子配对草图——这是许多量子流式算法的底层基础模块，并将其用于解决“隐匹配（Hidden Matching）”问题，该问题在理论上已被证明具有量子空间效率的指数级优势。此外，研究人员将该量子流式算法编译为基于表面码和双变量自行车码的容错量子架构，结果表明即使考虑容错机制的开销，量子空间优势依然存在。