WikiEdge:ArXiv-2311.09207/background

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 量子模擬的重要性：
   • 量子計算機在模擬量子系統方面展現出巨大潛力，尤其是在材料和分子的熱態或基態準備方面。
   • 量子模擬對於理解複雜量子系統的物理行為至關重要，但目前缺乏具有可證明保證或經驗證據的通用量子算法。
2. 量子吉布斯採樣的挑戰：
   • 量子吉布斯採樣旨在構建一個詳細平衡的量子過程，使得量子吉布斯態成為該過程的穩定態。
   • 現有的量子吉布斯採樣算法由於量子詳細平衡的近似性質，無法精確保證穩定態的準確性或算法步驟的效率。
3. 量子蒙特卡洛方法的啟發：
   • 經典蒙特卡洛方法在統計物理和計算領域取得了巨大成功，但其量子版本面臨量子力學特有的挑戰和複雜性。
   • 量子蒙特卡洛算法與經典方法類似，但需要考慮量子效應，如量子相干和量子糾纏，這增加了算法設計的難度。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了在量子計算領域中對高效、精確量子吉布斯採樣算法的需求，以及現有方法的局限性。作者提出了一種新穎的量子吉布斯採樣算法，旨在克服這些挑戰，提供一種理想化的量子蒙特卡洛算法。