对抗性鲁棒的量子态学习与检测
量子计算是一项极具前景的技术,因为量子计算机能够处理向量空间,其维度会随着模拟系统规模的增大呈指数级增长。然而,提取解决方案仍然具有挑战性,因为量子门操作数量和量子电路执行次数仍需控制在多项式级别以内。因此,选择一个合适的拟设(即从指数级可能的解决方案中选取的多项式子集)对于保持较大规模系统的精确度至关重要。为解决这一难题,该研究团队提出了一类基于系统相互作用、测量态样本和参数空间的引导采样拟设(GSA)。研究人员以水合氢离子H3O+为例,展示了最小拟设方案,并发现即使在IonQ Aria量子计算机上对每个结构仅执行200次电路运算,计算结果的总能量在弛豫结构附近的误差仍远低于1.59×10⁻³哈特里,从而超越了化学精度标准。
