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虚时间演化在计算量子系统基态和热平衡性质的算法中扮演着重要角色，但在经典计算机上模拟这一过程可能具有挑战性。许多用于虚时间演化的量子算法对当前量子设备的资源需求过高，并且由于噪声问题面临性能瓶颈。该研究团队提出了一种新的算法，用于在量子计算机上计算虚时间演化的期望值，其灵感来源于一种误差缓解技术——概率误差消除。该算法通过将虚时间演化的Trotter分解转化为一系列操作的线性组合，每个操作随后在量子计算机上实现。测量数据通过经典后处理获得虚时间演化状态的期望值。该算法无需辅助量子比特，并且在不引入额外误差缓解的情况下具备抗噪声能力。它特别适合通过利用热纯量子态的概念来估计热期望值。研究团队通过在一维海森堡哈密顿量的8量子比特系统上进行热纯量子态制备的数值模拟，并使用IBM量子计算机在2量子比特系统上估计同一哈密顿量的能量，验证了该算法的有效性。与精确值相比，研究团队观察到了令人鼓舞的结果，展示了该算法在当前硬件上探索量子多体系统物理的潜力。