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这篇论文探讨了在固定温度下，通过[[量子计算]]优势实现量子计算的优势。主要内容包括：
# '''引言'''：介绍了量子计算在现实物理设置中实现量子计算优势的重要性，特别是开放系统热化模型。作者提出了在恒定温度下从[[量子吉布斯态]]的测量结果分布中进行抽样的任务，并证明了这一任务展示了量子计算优势。
# '''我们的途径'''：考虑了一类“父”[[哈密顿量]]，这些哈密顿量与浅层[[量子电路]]相关，并设计了一种针对输入噪声的容错方案。
# '''相关研究'''：讨论了吉布斯态的复杂性，以及在高温下吉布斯态本质上是经典对象的观点。
# '''我们的成果'''：提出了一个[[量子算法]]，用于在给定局部项描述的情况下，准备H ∈ H的吉布斯态。此外，还证明了在测量误差下，从量子吉布斯态中抽样在经典上是困难的。
# '''技术概述'''：概述了两个主要技术贡献：证明了一类[[Davies生成器]]的修改后的log-Sobolev不等式，以及针对输入噪声的浅层IQP电路的容错方案。
# '''吉布斯态的准备'''：详细讨论了通过快速混合准备吉布斯态的方法。
# '''吉布斯抽样的经典困难性'''：展示了在输入噪声下，从量子吉布斯态中抽样的经典困难性。
# '''结论'''：总结了论文的主要发现，并提出了未来研究的方向。