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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''量子模拟中热态的准备'''：
#* 在量子模拟中，制备物质的热态是一个关键任务。[[Markov Chain Monte Carlo]] (MCMC) 方法是用于从经典[[Gibbs态]]（GS）中抽样的常用工具，它们在实践中表现出效率，并且在某些情况下，如在高温下，已被证明是有效的。
#* 然而，将这些算法扩展到[[量子系统]]一直是一个巨大的挑战。尽管进行了大量研究，但能够进行（准）局部更新并且能够证明收敛到量子GS的通用量子算法一直难以实现，直到最近的研究突破。
# '''量子Gibbs采样器的提出'''：
#* 最近提出的[[量子算法]]展示了其在有效准备量子态方面的能力。研究者们探讨了高温和低温两种情况。在高温情况下，证明了当温度高于某个恒定阈值时，[[Lindbladians]] 能够高效地收敛到GS，适用于所有满足[[Lieb-Robinson界限]]的[[哈密顿量]]，包括格点上的局部哈密顿量。
#* 这些结果是首次严格建立的，证明了在[[量子计算机]]上有效准备高温Gibbs态及其纯化态。在低温情况下，证明了对于β = Ω(log(n))的逆温度，实现这类耗散演化与标准量子计算在多项式等价。
# '''量子计算与量子热化过程的关联'''：
#* 研究者们还展示了在低温下，通过适当选择滤波函数γ(ω)，Gibbs采样器能够达到与[[BQP]]难题哈密顿量的基态具有多项式重叠的状态。这一结果导致了[[GibbsQP]]类问题的提出，该类问题通过测量与(k, l)-局部哈密顿量相关的多项式大小的Gibbs采样器的任意5量子比特可观测量来决定，其中k, l是与实例大小无关的常数。
#* 通过将[[量子电路]]的输出状态编码到局部哈密顿量的基态中，证明了Gibbs采样器能够实现与[[量子绝热量子计算]]等价的通用量子计算模型。这表明，通过全局热化和局部测试的测量，可以在多项式时间内达到量子电路的输出状态。
综上所述，这篇文献的背景强调了在量子计算和量子模拟领域中，通过量子Gibbs采样器有效制备量子多体态的潜力，以及其在量子热化和量子算法设计中的重要性。