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本文基于量子Fourier变换给出了一个新的整数分解量子算法,通过利用多次量子Fourier变换和变量代换,使得r变成相位因子（r是从模N整数环中所选元素的阶）,进而可使非零的非目标态的几率幅变为零,算法成功的概率大于3/4,高于Shor整数分解量子算法,且不再依赖于r的大小（Shor算法成功的概率依赖于r的大小）,同时还将新算法的资源消耗情况与Shor算法进行了对比.