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张量网络为量子计算机的模拟提供了一种灵活且高效的方法。该方法通过将量子电路分割成小型张量，并通过张量收缩来形成最终结果。尽管这种方法旨在最小化问题规模，但由于量子系统的指数特性，有时仍不可避免地会超出本地可用内存。大多数高性能计算（HPC）张量网络包通过一种称为电路切片的技术来解决这一问题，该技术将整个网络分布到多个节点上，并在必要时重新组合。在本研究中，研究团队提出了一种新颖的替代方法，其中单个张量通过广播和散射操作来利用多层次的并行性。该技术被抽象为一种固定的分布模式，并在一个基于MPI和ScaLAPACK的新型可移植张量网络库QTNH中实现。研究团队在ARCHER2超级计算机上展示了该库的能力，通过模拟两种著名算法——量子傅里叶变换和随机电路采样。这一成果通过利用库中实现的操作来实现多种收缩策略，包括一种独特的分布式矩阵乘积态（MPS）张量分解方法。研究团队因此证明了该库能够提升量子模拟的精度，同时为张量分布提供了一个简单而灵活的接口。