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量子态制备是将经典数据编码为量子振幅的量子算法中的基本原语。该研究比较了两种常见范式下制备具有实振幅的通用 \(n\) 量子比特态的成本：基于受控旋转的旋转型方法，以及基于目标态结构化表示的采样型方法。尽管这两种方法通常从 CNOT 门数量和 \(T\) 门数量上进行理论比较，但它们在总门数量上的实际相对性能仍缺乏充分理解。该团队利用 \(T\) 门数量和总门数量比较了代表性的旋转型与采样型方法，并分析了编译开销如何影响其相对性能。此外，研究人员还开发了一个用于编译态制备电路的软件包，旨在作为更通用量子计算中的实用子程序。针对资源态以及与量子化学、凝聚态物理和通过 Magnus 展开进行模拟相关的量子态，在目标精度 \(ε\) 范围内进行的数值实验支持了上述分析。结果表明，采样型方法在 \(T\) 门数量上具有渐近优势，并且在计入总门数量和编译开销后仍保持整体优势。