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电通量采样(elfs)是量子行走工具箱中的一种新工具，也是解决图上的搜索、采样和优化问题的有效基本方法。该团队通过证明存在一种零误差换能器来实现elfs，从而改进了这一工具。更广泛地，该工作建立了一种关于两个子空间交集反射的零误差换能器，由此得到了有效间隙引理的无误差换能器版本。基于这一结果，该团队通过组合多个elfs，获得了用于估计有效电阻和跨度程序见证大小的改进量子行走算法（具有最优误差缩放），以及用于从随机行走到达分布中采样的算法。利用最后一种算法，该工作在扩展图上的半监督学习中实现了最高二次方的量子加速。