জড়িয়ে পড়া পরিমাপ শক্তিশালী। প্রকৃতপক্ষে, তারা এতটাই শক্তিশালী যে সর্বজনীন কোয়ান্টাম গণনা কেবল জড়িয়ে থাকা পরিমাপের ক্রমগুলির দ্বারা সম্পাদন করা যেতে পারে (যেমন, একক গেট বা বিশেষ ইনপুট রাষ্ট্র প্রস্তুতির অতিরিক্ত প্রয়োজন ছাড়াই):
নীলসেন দেখিয়েছেন যে সার্বজনীন কোয়ান্টাম গণনা একটি কোয়ান্টাম মেমোরি এবং 4-কোবিট [ প্রমান-পিএইচ / 0310189 ] পর্যন্ত প্রজেক্টিভ পরিমাপ করার ক্ষমতা দিয়ে দেওয়া সম্ভব ।
উপরের ফলাফলটি ফেনার এবং জাং [ কোয়ান্ট-পিএইচ / 0111077 ] দ্বারা 3-কোবিট পরিমাপে প্রসারিত করা হয়েছিল ।
পরবর্তীতে, লেউং একটি উন্নত পদ্ধতি দিয়েছেন যার জন্য মাত্র ২-কুইট পরিমাপ প্রয়োজন, যা উভয়ই পর্যাপ্ত এবং প্রয়োজনীয় [ কোয়ান্ট-পিএইচ / 0111122 ]।
গণনাটি চালানোর জন্য পরিমাপের ক্রমগুলি একত্রিত করার ধারণাটি এখানে রয়েছে। এটি রাসেনডরফ-ব্রিজেল এর পরিমাপ ভিত্তিক কোয়ান্টাম কম্পিউটেশনের মডেল (এমবিকিউসি) (ওরফে ওয়ান ওয়ে কোয়ান্টাম কম্পিউটার ) এর সাথে বেশ মিল , তবে স্ট্যান্ডার্ড এমবিকিউসিতে আপনি আপনার পরিমাপকে অ-জড়িয়ে ধরার ক্ষেত্রেও সীমাবদ্ধ রাখেন (অর্থাত্, তাদের অবশ্যই একক কৌটতে কাজ করা উচিত) এবং আপনি ইনপুট হিসাবে জড়িয়ে পড়া সংস্থার রাষ্ট্র দিয়ে শুরু করুন (সাধারণভাবে, একটি ক্লাস্টার রাষ্ট্র [শারীরিক রেভ। লেট। 86, 5188 , কোয়ান্ট-পিএইচ / 0301052] )। নীলেসন, ফেনার-ঝাং, লেইং-র পূর্ব উল্লিখিত প্রোটোকলগুলিতে আপনাকে জড়িয়ে পড়া পরিমাপ করার অনুমতি দেওয়া হয়েছে তবে আপনি অন্য কোনও অতিরিক্ত সংস্থান (যেমন কোনও গেটস, ক্লাস্টার স্টেটসের মতো কোনও বিশেষ ইনপুট) উপর নির্ভর করেন না।
সংক্ষেপে, জড়িয়ে পড়া এবং স্থানীয় পরিমাপের মধ্যে পার্থক্যটি জড়িয়ে থাকা এবং স্থানীয় গেটগুলির মধ্যে পার্থক্যটির সাথে মিল।
PS: অন্যান্য উত্তরে আলোচিত হিসাবে আপনি জড়িয়ে পড়া গেটগুলি (যেমন সিএনওটিএস এবং স্থানীয় পরিমাপ হিসাবে) এর সাথে জড়িত পরিমাপগুলি অনুকরণ করতে পারেন। তদ্ব্যতীত, উপরের ফলাফলগুলি দেখায় যে আপনি জালিয়াতি পরিমাপের জন্য জড়িত গেটগুলি বাণিজ্য করতে পারেন। যদি আপনার সমস্ত সংস্থান স্থানীয় হয় তবে আপনি সেগুলি অবশ্য জড়িয়ে পড়ার অনুকরণের জন্য ব্যবহার করতে পারবেন না। বিশেষত, আপনি স্থানীয় গেট এবং ইনপুটগুলির সাথে জড়িয়ে পড়া পরিমাপগুলি অনুকরণ করতে পারবেন না।