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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''[[量子计算]]与[[经典计算]]的比较'''：
#* [[量子计算机]]在处理某些特定问题上被认为能够比[[经典计算机]]展现出超多项式量级的加速，这在[[量子算法]]的研究中是一个重要的方向。
#* 特别是对于从[[吉布斯态]]（[[Gibbs states]]）进行采样的任务，[[量子计算机]]被期望在局部[[哈密顿量]]（[[Hamiltonian]]）随系统大小增加时，相比于[[经典计算机]]能够实现显著的速度提升。
# '''[[吉布斯态]]采样的[[量子优势]]'''：
#* [[吉布斯态]]是多体物理和化学中的基础对象，对应于系统在固定温度下的热平衡状态，对于[[量子系统]]的模拟具有重要意义。
#* 近期的研究显示，在恒定温度下，[[量子计算机]]从具有O(1)-局部相互作用的[[哈密顿量]]的[[吉布斯态]]中采样，仍然能够保持[[量子优势]]。
# '''[[量子算法]]与[[量子优势]]的证明'''：
#* 本研究扩展了之前的结果，证明了在恒定温度下，对于具有O(1)-局部相互作用的[[哈密顿量]]，[[量子计算机]]在[[吉布斯态]]采样上仍然具有[[经典算法]]难以达到的效率。
#* 通过展示[[经典算法]]在采样这类[[吉布斯态]]时的困难性，并证明[[量子计算机]]能够高效地准备这些[[吉布斯态]]，本研究进一步强化了[[量子计算]]在特定任务上的优势。
综上所述，这篇文献的背景强调了在[[量子计算]]领域中，对于特定类型的[[吉布斯态]]采样任务，[[量子计算机]]相比于[[经典计算机]]所具有的潜在优势，以及在理论和实验上验证这种优势的重要性。