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高斯态在量子力学、量子信息处理及量子计算中占据基础性地位。包括连续变量系统量子模拟、量子化学和量子机器学习在内的诸多子领域，都需要精确高效地制备概率幅呈现高斯分布特征的量子态。尽管高斯态在连续变量系统中自然存在，但基于数字门电路的量子计算机实际应用需求，要求在规模为2^n的计算基上实现高斯分布的离散近似。由于传统幅值编码方法的指数级复杂度及特定块编码或哈密顿模拟技术的高昂成本，亟需一种资源高效的近似高斯态制备方案。该工作提出并分析了一种基于量子电路的实现方法：首先通过单量子比特旋转构建指数型幅值轮廓，再应用量子傅里叶变换将这些幅值映射为近似高斯分布。研究表明，该方法在实现目标高斯态高保真度的同时，允许选择性剪裁量子傅里叶变换中的微小受控相位角，从而将门复杂度降低至接近线性的𝒪(n)量级。研究结论表明，该技术为噪声量子硬件实现高斯态制备提供了可行路径，并为未来设备的可扩展实现奠定了基础。算法实现已发布于Classiq库：https://github.com/classiq/classiq-library。