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Efficient quantum thermal simulation
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AI
DOI：10.1038/s41586-025-09583-x.png)
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摘要
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量子计算机有望解决经典计算难以处理的量子模拟问题。尽管已开发出许多用于模拟量子动力学的量子算法[2–4]，但模拟低温量子现象的通用方法仍未知。在经典场景中，从热分布中进行采样的类似任务在很大程度上已通过马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法[5,6]解决。在此，我们提出了一种高效的量子热模拟算法，该算法类似于MCMC方法，表现出细致平衡、尊重局域性，并可作为开放量子系统中热化的玩具模型。MCMC方法的持久影响力表明，我们的新构造可能在量子计算以及物理学和其他领域的应用中发挥同等重要的作用。一种高效的量子热模拟算法，表现出细致平衡、尊重局域性，并可作为开放量子系统中热化的自包含模型。
Keyword:
Quantum thermal simulation
Detailed balance
Locality
Open quantum systems
Markov Chain Monte Carlo
AI总结
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期刊
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48.5
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机构
引用论文
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