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* '''标题'''：An efficient and exact noncommutative quantum Gibbs sampler
* '''中文标题'''：高效且精确的非交换量子吉布斯采样器
* '''发布日期'''：2023-11-15 18:51:24+00:00
* '''作者'''：Chi-Fang Chen, Michael J. Kastoryano, András Gilyén
* '''分类'''：quant-ph, cond-mat.stat-mech, math-ph, math.FA, math.MP
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2311.09207
'''摘要'''：准备[[热态]]和[[基态]]是[[量子模拟]]中的一项重要[[量子算法]]任务。在这项工作中，我们构造了第一个可高效实现且完全详细平衡的[[Lindbladian]]，用于任意非交换[[哈密顿量]]的[[Gibbs态]]。我们的构造也可以被视为[[Metropolis-Hastings算法]]的连续时间[[量子]]类比。为了准备量子[[Gibbs态]]，我们的算法调用[[哈密顿量]]模拟，时间与混合时间和逆温度$\beta$成正比，最多增加多对数因子。此外，对于[[晶格哈密顿量]]，由于相应的[[Lindblad算子]]是（准）局部的（半径约为$\sim\beta$）并且仅依赖于局部[[哈密顿量]]片段，门复杂度显著降低。同时，净化我们的[[Lindbladians]]会产生一个温度依赖的无挫折“父[[哈密顿量]]”家族，为规范净化[[Gibbs态]]（即[[热场双态]]）规定了一个绝热路径。这些有利特征表明，我们的构造是经典[[Markov链]][[Monte Carlo]]采样的理想量子算法对应物。