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分析量子算法的中央障碍是缺乏经典算法的比较输入模型。受作者最新工作的启发[2]，我们引入了这样的模型，我们假设我们可以很好地执行输入数据的2个元素样本，这是一种自然的分析算法，以假定具有经典数据的状态制备。尽管该模型产生的实用算法少于（更强的）标准模型，但它捕获了量子线性代数算法的许多特征和细微差异的版本。使用此模型，我们描述了用于主成分分析[3]和最近的中心聚类[4]的劳埃德，Mohseni和Rebentrost的量子算法的经典类似物。由于它们仅在多项式方面较慢，因此这些算法表明其量子的指数加速仅仅是状态制备假设的伪像。
量子主成分分析仅实现AN ...
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