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该研究团队提出了一种基于张量网络的弱测量量子电路模拟方法。具体而言，他们使用马尔可夫链高效地采样测量结果并收缩张量网络，沿着空间方向向前传播其影响。该算法的应用包括在经典可模拟性较强的体系中验证量子计算机（具备电路中间测量能力），以及研究生成式机器学习应用，其中从复杂随机过程采样是主要任务。作为算法演示，研究人员考虑了一个（1+1）维的哈随机酉砖墙电路，其中穿插了可变强度的广义单量子比特测量。他们模拟了数十到数百个量子比特的动力学（当电路在强测量下呈现面积律纠缠时），以及数十个量子比特的动力学（当电路在弱测量下呈现体积律纠缠时）。研究人员观察到作为测量强度函数的两相之间测量诱导相变的特征。