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* '''标题'''：[[Gibbs Sampling]] gives [[Quantum Advantage]] at [[Constant Temperatures]] with $O(1)$-[[Local Hamiltonians]]
* '''中文标题'''：吉布斯采样在常温下对 $O(1)$-局部哈密顿量具有量子优势
* '''发布日期'''：2024-08-02 18:18:49+00:00
* '''作者'''：[[Joel Rajakumar]], [[James D. Watson]]
* '''分类'''：[[quant-ph]], [[cond-mat.other]], [[math-ph]], [[math.MP]]
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.01516
'''摘要'''：从[[Gibbs态]]进行采样——对应于热平衡系统的态——最近已被证明是一个任务，对于这个任务，[[量子计算机]]预计能够比[[经典计算机]]实现超多项式的加速，前提是[[哈密顿量]]的局部性随着系统规模的增加而增加（[[Bergamaschi]]等人，arXiv: 2404.14639）。我们扩展了这些结果，表明即使在常温下，对于具有O(1)-局部相互作用的哈密顿量的[[Gibbs态]]，这种量子优势仍然存在，方法是展示经典采样的困难性，并证明这些[[Gibbs态]]可以通过[[量子计算机]]高效地准备。特别地，我们表明，即使对于在三维晶格上的5-局部[[哈密顿量]]，采样的困难性仍然保持。此外，我们还表明，当我们只能进行不完美测量时，采样的困难性是稳健的。除了这些困难性结果，我们还给出了[[Gibbs态]]在经典上变得易于采样的温度下界，该下界与[[哈密顿量]]相互作用图的最大度数有关。