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格罗弗搜索算法是量子计算众多应用中的基石，相比经典方法能提供二次方加速。该算法的一个局限在于，为获得最优成功概率，需要预先知晓解的数目，这是由于初始态与解态之间存在振荡动力学（即“舒芙蕾问题”）。虽然已有多种方法被提出以解决此问题，但各自存在效率低下或对控制误差敏感的缺陷。本研究改进了格罗弗算法，通过消除振荡动力学使搜索过程呈现向解态的指数衰减。其核心思想是利用辅助量子比特将解态转化为储存库，从而实现初始态的非反射性吸收。通过对连续算法进行特罗特离散化，该团队构建出具有等效性能的量子电路，该电路保持了与原算法相同的二次量子加速特性。