量子科技中心_量科网

蒙特卡洛方法被广泛用于估算多体量子系统中的可观测量。然而，传统采样方案往往需要大量样本才能达到足够精度。该研究团队提出集中式蒙特卡洛采样方法，其核心思想是：在仅存在短程关联的系统中，要获得局域观测量的精确期望值，应优先获取该观测量邻近区域的详细信息而非远端信息。该方法通过穷举局域观测量周围所有可能构型，并采用马尔可夫链蒙特卡洛从系统剩余部分抽取独特样本进行组合。研究人员已在自旋-1/2倾斜伊辛模型不同相基态及自旋-1双线性-双二次模型热态中验证该方法性能。结果表明，对于短程关联态中的局域观测量，集中式蒙特卡洛采样能以显著更少的样本获得更高精度，从而明确了该方法在期望值计算中的加速适用范围。