辅助训练量子算法模拟非马尔可夫开放量子系统
该研究团队提出了一种适用于任意结构和耦合强度的开放量子系统高斯环境模拟的量子算法。该算法可应用于强耦合或非马尔可夫环境问题、多重环境间非平衡态问题,以及含时哈密顿量问题。研究表明,该算法能以任意精度再现此类问题的真实动力学行为,且相对于Trotterized时间演化,在广泛问题范围内仅需增加少量资源成本——其成本与目标精度倒数呈多项式关系。该算法的核心创新在于揭示:任何高斯环境均可表示为一系列辅助量子位的序列,这些量子位通过由浴相关函数卷积平方根决定的时域局域耦合与系统相互作用,这是该工作的次要成果。该成果为量子计算机在非平衡态和开放量子系统高效模拟方面开辟了新应用前景。
