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量子随机存取存储器（QRAM）是数据密集型量子算法的关键组件，但现有通用型和专用型架构都面临一个核心瓶颈：其对非克利福德门（如T门）的重度依赖，这类逻辑门在容错实现时成本极高。为应对这一挑战，该研究团队提出稳定子QRAM（Stab-QRAM）——一种专为具有仿射布尔结构（f(x)=Ax+b over 𝔽₂）数据设计的专用架构，这类函数在优化、时间序列分析和量子线性系统算法中至关重要。研究证明，实现矩阵A所需的门相互作用可表示为二分图，通过应用柯尼希边着色定理，该工作证实Stab-QRAM在存储N项数据时，能以O(log N)逻辑电路深度达到最优性能，与其O(log N)空间复杂度相匹配。最关键的是，该架构完全由克利福德门（CNOT门和X门）构成，实现T门数量为零。这一设计彻底规避了非克利福德门瓶颈，无需昂贵的魔术态蒸馏过程，使其特别适合早期容错量子计算平台。该团队重点展示了Stab-QRAM在离散动力系统中作为资源高效预言机的应用价值，以及作为量子线性系统算法核心组件的潜力，为新兴量子硬件执行数据密集型任务提供了可行路径。