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量子相位估计（QPE）和林德布拉德动力学都是量子信息科学的基础，并且是量子算法设计的核心。在这项工作中，该研究团队将这两个概念联系起来：某些简单的林德布拉德过程可以被调整以执行QPE型任务。然而，与达到海森堡极限尺度的QPE不同，这些林德布拉德演化被限制在标准量子极限复杂度内。这表明，与哈密顿动力学不同，此类林德布拉德系统的自然耗散演化速度并未达到基本量子极限，因此暗示了二次快速推进的潜力。该团队通过提出一种量子算法来证实这一点，该算法在误差ε内使用𝒪(√t log(ε⁻¹))成本模拟这些林德布拉德系统的时间t，其机制与哈密顿动力学的快速推进示例根本不同。作为额外成果，这种快速推进的模拟自然成为一种新的海森堡极限QPE算法。因此，该工作明确地将标准量子极限-海森堡极限的转变与耗散动力学的快速推进联系起来。该研究团队还采用其快速推进算法进行高效的吉布斯态制备，并展示了反直觉的含义：在任意泡利噪声下允许二次加速的退相干效应。