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该团队展示了一种将玻色采样作为蒙特卡洛积分硬件加速器的实验验证。该方法利用重要性采样将被积函数分解为两个部分：可通过量子硬件采样的概率分布，以及可经典计算求值的函数，从而实现量子-经典混合计算。研究团队指出，对于特定类型的积分问题，该方法通过高效采样经典计算机难以模拟的概率分布，实现了量子优势。同时，研究者明确了维持计算复杂度所需满足的结构性条件，特别是经典后处理函数对高阶量子关联的敏感性。 为验证该方案，研究团队在可编程光子平台上实施了原理验证实验，计算了谐波阱中三玻色子体系在埃菲莫夫型三体微扰下的第一阶能量修正。实验结果与理论预测和数值模拟相符，偏差主要来源于光子可区分性、离散化效应及幺正操作不完美等因素。此外，团队还量化了各类噪声源影响的误差预算。该工作为近期光子量子设备提供了具体应用案例，并指明了科学计算中实现实用量子优势的可行路径。