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伯努利工厂是一种随机性操控模型，它通过预定义的输入-输出偏置关系函数，将初始伯努利随机变量转化为新的伯努利变量。现有文献提出了量子-量子伯努利工厂方案，该方案利用量子比特振幅对输入输出变量进行编码。这一基础概念可作为涉及贝叶斯推断、蒙特卡洛方法的量子算法子程序，或应用于盲量子计算等需要数据加密的场景。该研究团队通过以下三方面对量子-量子伯努利工厂的复杂度进行了表征：给出协议实现所需量子比特数的下界、成功概率的上界，以及达到这些边界的量子电路实现。研究人员还形式化分析了原始问题的两个变体——分别针对输入偏置数量扩展和工厂可实现函数数量扩展的情形。所得结果可为此类随机性操控方法提供理论框架。