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向高亮度大型强子对撞机（HL-LHC）的过渡带来了计算挑战，其中粒子重建复杂度可能超过经典计算资源。虽然量子计算有望提供加速，但诸如Harrow-Hassidim-Lloyd（HHL）等标准算法在近期硬件上所需的电路深度仍难以实现。该研究团队提出“1比特量子滤波器”——一种针对特定领域优化的HHL改进算法，将跟踪问题从矩阵求逆重构为二进制基态滤波。通过用单辅助比特谱阈值替代高精度相位估计，并利用哈密顿量的稀疏特性，在哈密顿量维度为N时，实现了O(√N logN)的渐进门复杂度。该工作通过玩具模型模拟LHCb顶点定位器事件进行验证，并基于Quantinuum H2离子阱处理器和IBM Heron超导处理器的噪声模型进行性能基准测试。该方法建立了资源高效的径迹重建方案，可在无噪声模拟器上处理真实事件拓扑，并在当前“嘈杂中等规模量子”（NISQ）时代限制下解决较小规模的跟踪场景问题。