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随机化技术在量子算法中被广泛用于减少所需量子门与辅助量子比特的数量。虽然从光谱滤波器进行本征态性质估计、哈密顿量模拟到微扰量子模拟等一系列随机化算法针对不同应用场景设计，但它们都具有利用酉分解和基于Hadamard测试实现的共同特征。该工作首先分析了随机化酉线性组合(LCU)在量子模拟中的作用，并展示了实现随机化复合LCU的多种量子电路。然而随机化的局限在于所得态无法被确定性制备，通常表现为具有酉算子U和V的非物理形式UρV†，因此随机化LCU算法通常仅限于估计单个泡利算符的期望值。为解决这个问题，研究人员引入了一种可实现非完全正映射的量子仪器，其频繁测量与辅助位重置的特性使其特别适合容错量子计算场景。随后该团队展示了如何构建有效(非物理)态UρV†及其广义形式的无偏估计器，并论证了如何有效实现由复合LCU形式算子制备的量子态。研究结果揭示了随机化LCU算法与阴影断层扫描之间的天然联系，从而能高效同步估计多个可观测量。作为具体案例，研究人员构建了哈密顿量模拟和本征态制备任务中三类随机化LCU应用场景的估计器，并给出了相应的模拟复杂度。