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摘要：量子算法在计算过程中将一个初始量子态演变为另一个量子态以获得有意义的结果。然而，这种演变带来了为不同任务重新准备相同初始量子态的成本。不幸的是，由于量子存储器尚未可用，因此在量子人工智能 (QAI) 中不能忽略这一成本，其中初始量子态通常与量子数据集重合。对同一数据集上不同任务的冗余状态准备会降低量子计算的优势。为了解决这个问题，这项工作提出了一种新技术：对数量子分叉 (LQF)。LQF 为初始量子态执行一次状态准备，并使用额外的量子位来计算初始量子态上的指数级任务。LQF 通过摊销准备初始量子态的成本，使 QAI 中量子计算的利用效率更高。
对数量子分叉
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