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作者面对的领域研究问题是：在恒定温度下，对于具有O(1)-局部[[哈密顿量]]的[[吉布斯采样]]（Gibbs Sampling），[[量子计算机]]是否能够实现比[[经典计算机]]更快的超多项式加速。具体问题包括：
* [[量子优势]]的证明：在系统大小增加时，哈密顿量的局部性也随之增加，量子计算机在采样吉布斯状态方面是否能够展现出超越经典计算机的计算优势。
* [[经典算法]]的局限性：在特定的温度和哈密顿量局部性条件下，经典算法是否难以有效采样吉布斯状态。
* [[量子算法]]的效率：量子计算机是否能够高效地准备和采样具有O(1)-局部相互作用的哈密顿量的吉布斯状态。
* 温度对采样难度的影响：在不同的温度下，特别是当温度与系统大小无关时（即𝛽 = Θ(1)），吉布斯状态的采样难度如何变化。