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该研究团队提出了一种量子算法，用于高效采样d维域上的变换高斯随机场，该方法基于经典移动平均法的增强版本。在量子计算中使用高斯随机场时，强制有界性的逐点变换至关重要，例如在偏微分方程中表征微观结构的系数场建模时就会自然出现。直接在量子设备上根据少数统计参数生成这种微观结构，绕过了输入瓶颈。该算法能高效实现结果随机场的量子表示，并以𝒪(polylogε⁻¹)的时间复杂度制备出精度为ε>0的近似量子态。结合振幅估计和量子伪随机数生成器，该工作可进一步实现估计线性和非线性观测量（包括混合矩和高阶矩）的算法，其总复杂度为𝒪(ε⁻¹polylogε⁻¹)。研究人员通过模拟量子硬件的数值实验验证了这些理论发现。