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Quasiprobabilistic Imaginary-Time Evolution on Quantum Computers
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AI
DOI：10.2478/qic-2026-0005.png)
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摘要
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虚时演化在计算量子系统的基态和热平衡性质算法中扮演着重要角色，但在经典计算机上模拟可能具有挑战性。许多虚时演化的量子算法的资源需求对于当前的量子设备来说过高，并且由于噪声而面临性能问题。这里，我们提出一种在量子计算机上计算虚时演化期望值的新算法，该算法受概率误差抵消这一误差缓解技术的启发。我们的算法通过将虚时演化的托特分解分解为概率性线性组合的操作来实现，每个操作随后在量子计算机上执行。然后对测量数据进行经典后处理，以获得虚时演化状态的期望值。我们的算法不需要辅助量子比特，并且可以在不附加误差缓解的情况下实现抗噪性。它非常适合通过利用热纯量子态的概念来估计热期望值。我们通过在8个量子比特上对1D海森堡哈密顿量的热纯量子态制备进行数值模拟，并使用IBM量子计算机在2个量子比特上估计相同哈密顿量的能量，来演示我们的算法。我们将结果与精确值进行比较，观察到有希望的结果，这说明了我们的算法在当前硬件上探测量子多体系统物理学的潜力。
Keyword:
quantum algorithms
imaginary-time evolution
quantum error mitigation
thermal expectation values
