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量子力学问题是最难模拟的问题之一，在某些情况下即便对最强大的计算机也仍无法处理。量子计算作为应对此类挑战的新兴技术平台近年来快速发展，但当前量子设备仍存在噪声问题且规模有限。因此，确定具有实际意义、经典方法难以解决且能被现有量子设备处理的问题至关重要。在潜在应用中，量子系统的实时模拟最有望在早期实现具有实用价值的量子优势。本博士论文聚焦于量子设备上的量子动力学模拟研究。 首先，该研究团队系统梳理了适用于量子动力学模拟的核心量子算法，阐明其优势与局限，并确定了近期可能受益于量子模拟的量子动力学关键问题。其次，研究人员提出一种基于成熟理论结果的硬件基准测试与误差缓解算法评估方法，该方法不存在扩展性问题，所得质量指标直观且可迁移至其他应用场景。该方案在133个量子比特上成功实施，实现了两比特门深度28（含1396个两比特门）的相干演化，直至噪声效应占据主导。 第三，该工作提出一种概率性误差放大的创新变体，通过表征和调控硬件噪声来模拟所研究的系统-环境相互作用，从而实现开放量子动力学模拟。最后，研究呈现了两项关于量子态制备与相位分类的研究成果：其一是制备电子-声子系统基态的混合算法；其二是基于量子机器学习对预先制备量子态进行相位分类的方法。