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量子计算 (QC) 在过去十年中发展迅速。随着超导量子比特 [1]、捕获离子量子比特 [2]、光子量子比特 [3]、量子点 [4] 和金刚石氮空位中心 [5] 等量子比特技术的进步，在量子计算机上实现量子算法已成为可能。这也使得量子计算能够应用于机器学习 [6]、金融 [7]、化学 [8]、网络安全 [9] 和先进制造 [10] 等各个领域。量子计算的一个潜在改变是量子随机存取存储器 (QRAM) 的增强，它已显示出为傅里叶变换 [11]、离散对数 [12] 和模式识别 [13]-[15] 等算法提供指数级加速的潜力。 QRAM 也是重要量子算法的关键要求，例如经典数据库的量子搜索 [16]、[17]、哈希和无爪函数的碰撞查找 [18] 以及列表中元素的不同性 [19]、[20]。除此之外，与振幅、角度和基嵌入 [21] 等简单方法相比，QRAM 还可以用作将经典数据加载到量子希尔伯特空间的重要存储元件。现有的 QRAM 文献未能总结 QRAM 的关键方面并以通俗易懂的语言进行解释，而这正是本文的目的。在 [22] 中，作者从容错的角度而非基本解释的角度讨论了各种 QRAM，例如 bucket-brigade QRAM、大宽度小深度 QRAM 和小宽度大深度 QRAM。[23] 概述了 QRAM 在现代 NISQ 系统中的实用性，但有时要完全理解它可能有点深奥。我们为对潜水感兴趣的读者提供简单易懂的 QRAM 评论
量子随机存取存储器入门指南
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