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制备任意量子态需要消耗指数级资源。矩阵乘积态(MPS)允许更高效的构造方式，尤其在用精度换取电路复杂度时。现有MPS制备方法主要依赖两种途径：一是确定性但精度快速饱和的启发式电路，二是保真度高但扩展性差的变分优化方法。该研究提出了一种端到端的MPS制备框架，将两种策略的优势整合到统一流程中。通过阶梯状和砖墙式解纠缠器电路提供变分优化的热启动初始化，实现了大系统的高保真态制备。目标MPS既可作为物理量子态指定，也可通过振幅编码从经典数据构建——采用逐步奇异值分解或张量交叉插值方法。该框架融合了基于纠缠的量子比特重排序（重构为二次分配问题）以及底层优化技术，使电路深度降低50%、CNOT门数量减少33%。研究人员在19-50量子比特系统上评估了全流程对不同复杂度数据集的适应性，揭示了保真度、门数量和电路深度之间的权衡关系。优化后的砖墙式电路通常能达到最小深度，而阶梯状电路则可最小化门数量。整体而言，该工作为将MPS制备为量子电路提供了可扩展的理论方案，支持近期量子设备的实用级应用。