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整数因式分解的量子算法是量子计算最突出的应用之一，对现代密码学具有深远影响。虽然Shor算法在理想量子模型中提供了多项式时间的解决方案，但其实际实现受到当前含噪中等规模量子（NISQ）硬件限制的严重制约。这些限制促使研究人员探索具有不同结构和资源权衡的替代因式分解算法。该研究在真实量子硬件上实现了Regev量子因式分解算法的实验研究，并对比了其在类似条件下与Shor算法的行为。以N=15为例，该团队在加利西亚超级计算中心（CESGA）的QMIO量子计算机上执行了两种算法，并将结果与IBM的开放量子计算机及理想模拟进行对比。这种并行执行使得两种算法能够进行底层比较，凸显它们各自的量子实现如何与硬件噪声、有限电路深度和有限采样相互作用。该分析强调了Shor算法和Regev算法分别通过一维和高维傅里叶采样将算术结构编码到量子态中的不同方式，以及这些差异在实验结果中的体现。尽管在较小的N值范围内，两种算法均未展示出实际优势，但该结果为它们在当代量子设备上的相对鲁棒性和失效模式提供了见解。该研究说明了实验性基准测试替代量子因式分解算法的价值，有助于理解NISQ时代算法设计选择的实际影响。