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密度矩阵指数化（DME）是一种将未知量子态转化为哈密顿量演化的通用方法。该方法能实现态相关操作，无需完整层析即可揭示量子态的非平凡特性等应用。然而，已有研究证明：对于任何物理过程，DME在误差ε时需消耗Θ(1/ε)的态拷贝数。该工作突破这一下限，提出通过非物理过程实现的“虚拟DME”方案，仅需O(log(1/ε))或O(1)的态拷贝数。将传统DME替换为虚拟DME后，可构建通用型量子性质估计算法，在量子主成分分析、量子模拟器、非线性函数（如熵）计算、带量子预处理的线性方程组求解等任务中，实现相对现有协议的指数级电路深度压缩。在此类量子算法中，虚拟DME的非物理过程可通过简单经典后处理有效模拟，同时保持接近1的测量开销。该研究团队在量子主成分分析任务中数值验证了这种微小常数开销与拷贝数指数压缩的效果，所提算法的态拷贝数使用量基本达到理论证明的下限。