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该工作提出了一种广义周期分解方法，显著提升了肖尔量子因数分解算法的实际可靠性。尽管肖尔算法在理论上可实现多项式时间的整数分解，但其实际性能高度依赖于通过量子相位估计所获周期的严格条件。该研究团队的广义分解方法通过系统利用所获周期的任意除数来放宽这些条件，有效拓宽了每次量子执行的适用范围。研究人员进行了大量经典模拟实验来实证验证该方法，涉及200万组测试案例，涵盖2至8位整数。所提方法实现了近乎完美的成功率——7位数超过99.998%，8位数超过99.999%，显著优于传统及近期改进的肖尔算法变体。值得注意的是，这一改进在保持算法多项式时间复杂度的同时，能与现有量子计算框架无缝集成。此外，该方法通过减少不必要的重复操作提高了量子资源利用效率，尤其适用于含噪声中等规模量子（NISQ）设备的量子密码分析。因此，该研究不仅在理论上取得突破，更具有重要实践价值，为量子算法研究及更广泛的量子信息处理领域做出了实质性贡献。