量子科技中心_量科网

验证量子计算在实践问题中的优势，尤其是基态能量估算（GSEE）问题，是量子计算理论的核心挑战之一。为此，去量子化算法通过提供清晰的理论框架来区分量子与经典算法的复杂度，具有关键作用。然而，现有去量子化算法通常依赖采样过程，导致计算开销过大，阻碍了其在经典计算机上的实际应用。该工作提出了一种基于张量网络的GSEE去量子化框架，在保持先前算法渐近复杂度的同时消除了采样过程。该团队将采样产生的开销转化为用张量网络态表示切比雪夫向量时所需的键维数增长，从而自然地让纠缠性、局域性等物理结构反映在计算成本中。通过结合矩阵乘积态（MPS）等张量网络近似方法，研究人员构建了可在实际计算资源中执行的高效去量子化算法。数值模拟表明，该方法能针对100量子比特的哈密顿量高效构建高达d=10^4阶的多项式，明确揭示了经典可处理与量子优势区域之间的临界点。这些结果表明，基于张量网络的去量子化技术为严格定量验证现实多体系统中的量子优势提供了关键工具。