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许多量子算法具有指数运行时间优势，而其经典算法则是大量的量子和量子门。在科学或工业上有趣的量表上进行了包括估计具有数百个旋转轨道和电子的分子的能量水平[13，26]，并考虑了具有数千个位的RSA整数[8]。 解决这些问题至少需要许多量子位来编码输入，在这些输入上，将数十亿至数万亿个基本量子门应用于这些输入上。 在大规模上，嘈杂的物理硬件上的量子计算需要量子校正代码中的逻辑量子位上容易且易于故障。 尽管可以在许多校正代码上在横向上实现，因此可以在横向上实现，因此可以通过非电压门（通常是t门）增强它们，以实现它们，以实现它们，以实现t门，以实现通用量子计算。 作为t门的同时持续实现[28]，通过诸如魔术状态蒸馏[2]或规格固定[20]的诸如魔术状态蒸馏之类的技术含量[28]实现了耐断层的t门，这些技术的成本更高。 因此，T门的总数是理解易于断层量子算法的现实成本的好启发式。 优化任意量子算法分解为最少数量的T门的分解是包括估计具有数百个旋转轨道和电子的分子的能量水平[13，26]，并考虑了具有数千个位的RSA整数[8]。解决这些问题至少需要许多量子位来编码输入，在这些输入上，将数十亿至数万亿个基本量子门应用于这些输入上。在大规模上，嘈杂的物理硬件上的量子计算需要量子校正代码中的逻辑量子位上容易且易于故障。尽管可以在许多校正代码上在横向上实现，因此可以在横向上实现，因此可以通过非电压门（通常是t门）增强它们，以实现它们，以实现它们，以实现t门，以实现通用量子计算。作为t门的同时持续实现[28]，通过诸如魔术状态蒸馏[2]或规格固定[20]的诸如魔术状态蒸馏之类的技术含量[28]实现了耐断层的t门，这些技术的成本更高。因此，T门的总数是理解易于断层量子算法的现实成本的好启发式。优化任意量子算法分解为最少数量的T门的分解是
将量子多重旋转的成本减半
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