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模拟哈密顿演化下可观测量随时间变化的动力学过程，是量子计算最具优势潜力的方向之一，因为在受限场景之外，该研究团队认为经典算法难以高效解决此类问题。该工作通过引入“马约拉纳传播”算法——一种结合特洛特步进与截断操作的简洁方法，首次证明当低阶近似解存在时，该算法能高效求得哈密顿演化中时间演化观测量的低阶近似解，从而为马约拉纳传播算法提供了首个可证明的可靠性保证。作为应用案例，研究人员证实该算法可高效模拟任意稀疏四次哈密顿量在相互作用强度u相关的时间上限tmax(u)内的动力学行为。当时间范围t ≤ tmax(u)时，算法时间复杂度为N^O(log(t/ε))，其中N代表马约拉纳模数，ε为归一化弗罗贝尼乌斯范数下的误差值。值得注意的是，在u趋近于零的极限情况下，tmax(u)将趋向正无穷，这严格验证了当哈密顿量为二次型时，该算法具有全时域精度的理论预期。