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量子蒙特卡罗（QMC）方法对于大规模量子多体系统的数值研究至关重要，然而其应用因计算关键量（如非对角算符和纠缠）的困难而受到显著限制。该工作提出了Bell-QMC，这是一种利用贝尔采样的新型QMC框架，贝尔采样是一种在横向贝尔基中的双拷贝测量协议。研究人员证明，Bell-QMC能够高效且无偏地估计这两类具有挑战性的可观测量，相较于以往的QMC方法具有显著优势。值得注意的是，所有系统分区的纠缠都可以在单个Bell-QMC模拟中计算。该团队在随机级数展开（SSE）中实现了这一方法，并设计了一种高效的更新方案，用于在贝尔基中采样配置。研究人员在一维横向场伊辛模型和二维ℤ2晶格规范理论中展示了该算法，仅使用简单的对角测量就提取了普适量子特征。该工作确立了Bell-QMC作为一个强大的框架，显著扩展了QMC模拟中可访问的量子特性，相较于传统QMC提供了指数级的优势。