量子科技中心_量科网

该研究团队探索了利用黎曼梯度流在量子设备上制备目标哈密顿量基态的方法。研究表明，黎曼梯度下降算法（RGD）制备达到指定精度基态所需的迭代次数与哈密顿量结构相关。具体而言，研究人员推导出RGD迭代次数的上限表达式，该表达式取决于哈密顿量的能隙、基态与初始态的重叠度以及目标精度。在数值实验中，对于具有最近邻相互作用的一维伊辛链，观察到制备基态所需的RGD步骤数与自旋数量呈线性关系；而对于全连接耦合体系，则呈现二次方标度关系。 为实现高效实施同时保证收敛性，该工作通过将黎曼梯度随机投影至多项式规模子空间，开发了RGD近似方法。研究发现，随机投影RGD的收敛速度关键取决于梯度投影子空间的维度。最后，基于Trotter分解和量子随机漂移启发协议，研究人员开发了高效的量子设备实施方案，并在IBM量子设备上实现了所得量子算法，提供了小规模问题的实验数据。