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该工作提出了一种针对多体系统的量子马尔可夫链算法，利用了一种称为"多体局域化相"(MBL)的特殊物态。研究表明，多体局域化相的特性可用于解决量子态分布遍历性和采样的条件。该团队演示了如何利用热化-局域化相变来调节马尔可夫链的接受率，并将该算法应用于求解二次及更高阶的组合优化问题。该算法可在任何能模拟具有最近邻相互作用的1D伊辛链Floquet动力学的量子硬件上实现，为扩展当前量子处理单元(QPU)可模拟哈密顿量范围提供了实用方法。