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格罗弗算法是量子搜索算法的基石，能为非结构化问题提供二次加速。然而，当前噪声中等规模量子（NISQ）设备中有限的量子比特数和噪声问题阻碍了大规模硬件验证，这使得高效的经典模拟对算法开发和硬件评估至关重要。该研究团队提出了一种基于矩阵乘积态（MPS）的迭代式格罗弗模拟框架，可高效模拟大规模格罗弗算法。在英伟达CUDA-Q环境下，研究人员比较了状态向量和MPS后端上迭代式与传统（非迭代式）格罗弗电路的性能。在29量子比特的MPS后端上，迭代式格罗弗电路运行速度比传统电路快约15倍，比状态向量后端快3-4倍。在采样实验中，格罗弗电路展现出极强的低采样稳定性：当量子比特数超过13时，单次测量结果仍能高度吻合4096次采样的结果，表明仅需极少采样即可获得可靠估计，具备显著降低测量成本的潜力。总体而言，迭代式MPS设计为格罗弗电路模拟提供了速度与可扩展性，使大规模实际应用成为可能。