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该团队提出了一种全面的端到端量子算法，用于处理张量问题（包括张量主成分分析和植入kXOR问题），相较于经典方法实现了潜在的超二次量子加速。该研究基于Hastings（《量子》，2020年）和Schmidhuber等人（《物理评论X》，2025年）的前期工作，通过引入基于量子比特的Kikuchi方法原生编码，解决了关键局限性，实现了显式量子电路构造和非渐进资源估算。该研究采用新颖的引导态制备技术和电路优化，显著降低了恒定开销，从而降低了量子优势的实现门槛。该团队进一步扩展算法框架以支持稀疏张量主成分分析和张量补全中的恢复，并将检测推广至非对称张量，证明量子优势在这些更广泛场景中依然存在。详细资源估算表明，对于经典计算需要约10^23次浮点运算的问题，仅需900个逻辑量子比特、约10^15个门和约10^12的门深度即可解决。若未采用本文提出的改进方案，相同问题的门数量和门深度将分别至少达到10^19和10^18。这些进展使张量问题成为量子优势的候选领域，其资源需求显著受益于算法和编译改进；改进幅度表明进一步优化是可能的，这将使该算法适用于即将到来的容错量子硬件。