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肖尔算法在高效质因数分解方面优于经典算法。该研究团队探究了肖尔算法演化过程中量子态的相干性与纠缠动力学，揭示了每一步的相干性取决于寄存器维度或阶数，并讨论了几何相干性与几何纠缠间的关联。研究人员考察了酉算子如何引发相干性与纠缠的变化，分析了算法全程中这两种资源的变动规律，证实肖尔算法的整体效应倾向于消耗相干性并生成纠缠态。该成果不仅深化了对该量子算法的理解，也为研究其他量子算法中的资源动力学提供了方法论参考。