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精确的量子态制备是许多量子算法中的关键瓶颈，特别是在基态能量估计方面。即使在容错量子计算中，制备具有足够与目标本征态重叠度的量子态仍然是一个重大挑战。为此，该研究团队开发了一个统一的滤波态制备框架，通过谱滤波增强给定输入态的重叠度。该框架包含了多项式滤波器和三角函数滤波器的实现，使得对重叠放大与制备成本之间权衡的分析更加透明。作为示例，该工作引入了受信号处理启发的滤波器，如高斯滤波器和基于Krylov子空间的滤波器，这些滤波器通过低秩投影自适应地抑制激发态贡献。在该框架内，该团队进一步开发了量子相位估计（QPE）的滤波变体（FQPE），减轻了标准QPE对初始重叠度的不利依赖。在费米-哈伯德模型上的数值实验表明，在高精度区域，FQPE将总运行时间减少了两个数量级以上，重叠放大因子超过一百倍。