量子科技中心_量科网

量子算法在某些采样任务中相较经典算法展现出平方级的复杂度优势。例如，量子振幅估计算法（QAE）可加速特定函数均值的估计过程——其前提是能够访问待采样概率分布对应的量子态。经典方法通常通过运行马尔可夫链步骤来获取样本。该工作通过在Quantinuum公司的H2和Helios量子计算机上实验性地采用马尔可夫链编码来制备量子态，并运行量子马尔可夫链蒙特卡洛算法（qMCMC）。研究团队证明，在当前含噪声中等规模量子（NISQ）硬件上直接操作物理量子比特仍可获得精确结果。