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量子算法具有显著计算优势的潜力，然而在许多情况下，这些优势如何实际实现仍不明确。因果集理论作为量子引力的一种离散化洛伦兹不变方法，很可能受益于量子计算的发展。该工作提出了一种通过采样因果集空间来研究其动力学的新型量子算法，其性能优于经典方法。该团队基于Layden等人开发的量子增强马尔可夫链蒙特卡洛技术[Nature 619, 282 (2023)]，将其改进适用于约束空间的采样应用——通过在系统哈密顿量中增加约束项来实现。研究还推导出表征Benincasa-Dowker作用量（因果集理论中对应爱因斯坦-希尔伯特作用量的表述）的量子比特哈密顿量，并将其作为问题哈密顿量应用于算法中。该方案实现了超二次方的量子加速优势，并在特定条件下展现出比先前无约束QeMCMC实现更为显著的经典方法超越潜力。