- 命题框（读出成本）：|x⟩ = Σ_j x_j|j⟩，单次测量观察到基态 |j⟩ 的概率 = |x_j|² ⇒ 以常数概率读到 |j⟩ 需 O(1/|x_j|²) 次测量
- 演算步骤：
1. 均匀分量 |x_j|² = 1/N ⇒ 单个分量就需 ≥ N 次测量
2. 读出全部 N 个分量 = O(N) 量级——与经典相同，指数加速在输出端归零
3. 输入端同理：任意 b 制备 |b⟩ 需 O(N) 门；只有结构化 b（稀疏、可高效采样）整体加速才成立
- 可测全局量卡（优势场景）：⟨x|M|x⟩ 一次测量；‖x‖² O(1) 次；从 |x⟩ 采样 O(poly(n)) 次
- 开放问题行：QRAM 假设的争议；量子兼容的预处理（preconditioning）尚待研究
- 选型行：NISQ 深度受限 → VQLS / 迭代法；容错设备、κ 大且高精度 → CKS / QSVT