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量子态乘法是量子算法与应用中常用的功能或子程序，使得量子乘法器成为量子算术的核心组件。然而，量子乘法器电路存在托夫利深度（Toffoli depth）过高和T门用量过大的问题，最终影响其在量子计算机上的可扩展性与实用性。为解决这些问题，该研究团队提出基于余数系统（RNS）的分布式量子乘法方案，通过在多台量子计算机或低托夫利深度的任务间并行运行量子模乘电路来实现优化。为此，研究人员设计了“量子减1模（2n+1）乘法器”——这一RNS分布式量子乘法中的关键组件。通过对6至16量子比特输出规模的量子资源用量评估，并与现有非分布式量子乘法器进行对比，分析表明该方案可降低托夫利深度达46.018%，T门用量减少幅度在34.483%至86.25%之间。