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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''量子模拟的重要性'''：
#* [[量子计算机]]在模拟[[量子系统]]方面展现出巨大潜力，尤其是在[[材料]]和[[分子]]的热态或基态准备方面。
#* [[量子模拟]]对于理解复杂量子系统的物理行为至关重要，但目前缺乏具有可证明保证或经验证据的通用量子算法。
# '''量子吉布斯采样的挑战'''：
#* [[量子吉布斯采样]]旨在构建一个详细平衡的量子过程，使得量子吉布斯态成为该过程的稳定态。
#* 现有的量子吉布斯采样算法由于量子详细平衡的近似性质，无法精确保证稳定态的准确性或算法步骤的效率。
# '''量子蒙特卡洛方法的启发'''：
#* 经典[[蒙特卡洛方法]]在统计物理和计算领域取得了巨大成功，但其量子版本面临[[量子力学]]特有的挑战和复杂性。
#* [[量子蒙特卡洛算法]]与经典方法类似，但需要考虑量子效应，如[[量子相干]]和[[量子纠缠]]，这增加了算法设计的难度。
综上所述，这篇文献的背景强调了在量子计算领域中对高效、精确量子吉布斯采样算法的需求，以及现有方法的局限性。作者提出了一种新颖的量子吉布斯采样算法，旨在克服这些挑战，提供一种理想化的量子蒙特卡洛算法。