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Grover算法在查询复杂度上是最优的，但未必在电路深度上最优。该团队将无结构量子搜索表述为一个电路深度优化问题，并识别出一个关键深度比，该比值将查询最优性与深度最优性区分开来。由此产生的深度高效搜索算子具有回文结构，其中浅层扩散类算子对称地替换选定的Grover扩散层，同时保持高效的振幅放大。该结构提供了一个简单的深度效率准则以及最小期望深度的解析表达式。将该框架应用于\(X\)型混频器、局部扩散算子和嵌套局部扩散算子，该团队相较于标准Grover搜索获得了显著的深度缩减。特别地，当Oracle和Grover扩散算子具有可比深度时，嵌套局部构造将总电路深度减少了约\(40\%\)。这些结果揭示了量子搜索最优性的资源依赖性，并确立了回文构造作为实现深度高效量子搜索算法的系统性途径。