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Walking through Hilbert Space with Quantum Computers
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OA
AI
DOI：10.1021/acs.chemrev.4c00508.png)
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摘要
En 中文
化学系统平衡性质和非平衡动力学计算被认为是量子计算机的杀手级应用。本文综述了量子算法在计算化学关键领域（如基态、热态性质和量子动力学计算）中解决复杂采样任务的最新进展。我们回顾了广泛的量子算法，从混合量子-经典到全量子算法，重点关注传统的蒙特卡洛家族，包括马尔可夫链蒙特卡洛、变分蒙特卡洛、投影蒙特卡洛、路径积分蒙特卡洛等。我们还涵盖了其他涉及复杂采样任务的关联技术，如量子选择的组态相互作用、最小纠缠典型热态、纠缠锻造以及蒙特卡洛风格的Lindbladian动力学。我们全面概述了这些算法的经典和量子对应方法，详细阐述了其理论框架，并讨论了实现量子计算优势的潜力和挑战。
Keyword:
MONTE-CARLO METHOD
BATH CONFIGURATION-INTERACTION
GREEN-FUNCTION
ANALYTIC CONTINUATION
GROUND-STATE
COMPUTATIONAL ADVANTAGE
MAXIMUM-ENTROPY
PATH-INTEGRALS
SIGN PROBLEM
SIMULATION
期刊
IF:
55.8
论文数:
571
被引数:
24.7W
机构
引用论文
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