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用经典计算机模拟量子电路需要呈指数级增长的资源。决策图通过挖掘量子电路表征中的冗余性，能高效表示和模拟量子电路。但对于量子霸权基准测试这类复杂量子电路，几乎不存在可利用的冗余。因此，通常需要在模拟精度与内存需求之间寻求平衡。此前基于决策图的近似模拟研究通过移除次要节点来实现这种权衡。该团队并未直接删除这些节点，而是尝试寻找相似节点进行替换，从而在降低内存的同时有效减缓保真度衰减。此外，研究人员采用局部敏感哈希算法（LSH）极大降低了搜索替代节点的计算复杂度。这项新方法在决策图表征量子电路时，以极小的运行时开销实现了更优的内存-精度权衡。值得注意的是，该方法在扩大电路规模和深度时展现出良好的可扩展性。研究首次证明：在模拟高深度量子霸权基准测试电路时，基于决策图的量子模拟实现了优于线性的内存-保真度权衡关系，展现出经典计算机上近似模拟量子霸权基准测试大幅降低资源需求的潜力。