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量子相位估计（QPE）是量子算法的核心方法，旨在估算酉算子的本征值。该技术通常通过两种具有不同电路结构的范式实现：基于量子傅里叶变换的QPE（QFT-QPE）和基于哈达玛测试的QPE（HT-QPE）。现有性能评估未能将量子电路固有的统计信息与经典后处理效率区分开来，从而掩盖了电路结构本身的固有极限。本研究采用费希尔信息和克拉美-罗下界来构建与经典后处理效率无关的电路设计性能极限。将电路深度定义为T，总运行时间定义为t_total，研究结果表明：虽然以往研究通常将电路深度T与总运行时间t_total视为独立资源，但其乘积T·t_total实际上受非平凡下界约束。值得注意的是，相较于HT-QPE，QFT-QPE在输入态与目标本征态（对应待测本征值）的重叠度方面具有更优的标度特性。数值模拟验证了这些理论发现，表明两种范式的性能存在明显交叉现象，其分界点取决于重叠度。进一步验证显示，实际算法——特别是量子多本征值高斯滤波搜索（QMEGS）和曲线拟合QPE——的性能已接近该团队推导的理论极限。通过阐明量子电路结构的固有性能边界，该工作得出结论：最优电路配置的选择显著依赖于量子态的重叠度。