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Efficient thermalization and universal quantum computing with quantum Gibbs samplers
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AI
DOI：10.1038/s41567-026-03246-y.png)
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摘要
En 中文
高温下满足Lieb–Robinson界（如晶格上的局域哈密顿量）的任何哈密顿量，其近期引入的高效实现的耗散演化在时间随系统大小多项式缩放下热化至吉布斯态；此外，我们展示了其关联纯化或‘热场双重’态的高效绝热制备。这些结果确立了高温吉布斯态及其纯化态的高效制备。在低温区域，我们证明实施该类耗散演化（逆温度与系统大小多项式相关）的计算复杂度等价于多项式时间的量子计算。在技术层面，高温下，我们的证明利用将演化生成元映射为哈密顿量，并连接其收敛性与无限温度极限的收敛性；低温下，我们转而在零温度进行微扰，并借助类似量子绝热计算普适性证明的电路-哈密顿量映射。综上，我们的结果表明一类准局域耗散演化能高效制备一大类重要的量子多体态，并有望在量子多体系统中复制经典蒙特卡洛方法的成功。量子多体平衡系统的模拟需要从量子态的热分布中采样的能力。现已证明一种算法可作为经典蒙特卡洛方法的适当量子类比。
Keyword:
Mathematics and computing
Quantum information
Quantum simulation
Physics
general
Theoretical
Mathematical and Computational Physics
Classical and Continuum Physics
Atomic
Molecular
Optical and Plasma Physics
Condensed Matter Physics
Complex Systems
期刊
IF:
18.4
论文数:
6.7K
被引数:
5.7W
机构
引用论文
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