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模拟量子动力学是量子计算的核心应用之一。对于由多项之和构成的哈密顿量，确定性Trotter–Suzuki乘积公式在每个时间步长可能需要应用大量项演化，导致大规模或稠密系统的电路成本高昂。qDRIFT等随机方法提供了一种替代方案：每个步骤仅采样一个哈密顿量项，电路深度不显式依赖于项数。然而，当使用qDRIFT进行可观测量估计时，高精度需要大量独立的随机电路实现，导致总门复杂度为𝒪(ε⁻³)。 该工作提出了一种用于qDRIFT的多层级蒙特卡洛框架，可降低这种采样开销。该方法构建了一个随电路深度增加的qDRIFT估计器层级，并通过共享随机哈密顿量项采样来耦合相邻层级。这种耦合使得层级差异的方差随深度衰减，从而允许大多数采样在便宜的粗粒度电路上进行，仅在昂贵的细粒度电路上执行少量采样。该团队证明，所提出的MLMC-qDRIFT估计器将固定精度可观测量估计的总门复杂度从标准qDRIFT的𝒪(ε⁻³)降低到𝒪(ε⁻² log²(1/ε))，同时保留了qDRIFT不显式依赖哈密顿量项数的特性。自旋链动力学的数值实验验证了预测的方差衰减，并展示了多层级构造在实际电路门数节省方面的优势。