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量子搜索是量子计算中最重要的算法之一。其核心在于量子振幅放大技术——通过结合两种全局反射操作（标记目标的“预言机”和关于初始态的扩散算子），该技术能实现相对于经典搜索的二次加速。本研究表明，当仅保留预言机作为全局算子，其余操作均作用于搜索寄存器的非重叠局部分区时，这种加速效应依然存在。该团队提出了一种递归构造方法：当初始态和目标态都能按选定分区进行张量积分解时，该算法动力学可获得精确闭式解。这一突破源于连续反射间主夹角出现的奇妙简并现象，这些夹角坍缩为仅由单一递归定义角控制的两个不同值。 将该方法应用于天然满足张量分解的无结构搜索问题时，当每个分区至少包含log₂(log₂N)个量子比特，算法仍保持Grover搜索的O(√N)预言机复杂度。针对18量子比特的搜索问题，采用两级分区可使非预言机电路深度较Grover算法降低51%-96%，仅需增加最多9%的预言机调用次数。随着问题规模扩大，预言机开销会快速衰减，且当预言机电路深度显著超过扩散算子时，仍能保持显著的深度缩减效果。 更广泛而言，这些成果表明：实现量子搜索的二次加速并不必需全局扩散算子，这为这一基础算法提供了全新认知视角。更重要的是，本研究核心的标量约简思想，为量子算法设计与评估开辟了创新方向。