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高效量子态制备是量子计算中极具挑战性的重要课题。该研究团队提出了一种递归量子态制备算法，通过结合对数深度的Dicke态电路与汉明权重编码器，实现了对“叶可分离”量子态的高效制备。该算法基于二叉划分树、广义权重分布块（gWDB）及叶级编码器构建而成。研究人员通过在4至15量子位的随机生成目标态上进行数值模拟，评估了算法性能。相较于需要O(2ⁿ)个CX门的通用态制备方法，该算法实现了O(k·log(n/k)+2ᵏ)的电路深度，仅需O(n·(k+2ᵏ))个双量子比特门（其中k<n表示子树规模）。团队还比较了使用辅助量子比特与无辅助量子比特的算法实现方案，对电路深度与双量子比特门数量的取舍关系进行了详细分析。这些成果为需要Dicke态或近Dicke态等结构化输入的量子算法提供了可扩展的态制备方案。