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量子态制备是量子算法的基本组成部分，尤其在量子机器学习和数据处理领域，需要将经典数据高效编码为量子态。现有振幅编码技术通常依赖于递归二分法或张量分解，这要么导致电路深度过大，要么缺乏实际的电路构建指导。该工作提出了Tucker迭代量子态制备方法（Q-Tucker），这是一种通过利用目标态的全局纠缠结构来自适应构建浅层确定性量子电路的新方法。基于Tucker分解，该方法将目标量子态分解为核心张量和模式特定算子，实现了跨多个子系统的直接分解。