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量子数据重上传技术已被证明对经典输入数据具有强大处理能力，这种情况下通过将特征重复编码至小型电路即可实现通用函数逼近。然而将该理念拓展至量子输入领域仍属研究不足，因为量子态所含信息无法以经典形式直接获取。本研究提出并分析了一种量子数据重上传架构，其中单个量子比特会与任意输入态的新鲜副本发生序列化交互。该电路仅需一个辅助量子比特和单比特测量就能逼近任何有界连续函数。通过交替执行纠缠幺正操作与输入寄存器的电路中途重置，该架构实现了完全正定且保迹映射的离散级联，其原理类似于开放量子系统动力学中的碰撞模型。该工作框架为设计直接处理量子数据的量子机器学习模型提供了一种兼具量子比特高效性与表达力的新途径。