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量子计算在优化、机器学习和物理学领域有着广阔的应用前景，从而催生了各种表示量子信息的模型。由于这些表示通常在不同的背景下进行研究（多体物理学、机器学习、形式验证、模拟），因此人们对其简洁性和更新操作运行时间之间的基本权衡知之甚少。因此，我们分析研究了三种广泛使用的量子态表示：矩阵乘积状态 (MPS)、决策图 (DD) 和受限玻尔兹曼机 (RBM)。我们映射了这些数据结构的相对简洁性，并提供了相关查询和操作的复杂性。此外，为了在简洁性和操作效率之间取得平衡，我们扩展了快速性的概念，以支持本文研究的非规范数据结构，特别是表明 MPS 至少与某些 DD 一样快。通过提供量子态表示的知识汇编图，本文有助于理解该领域固有的时间和空间效率权衡。
arXiv:2401.01322v1 [quant-ph] 2024 年 1 月 2 日
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