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量子电路的预优化、贫瘠高原与经典可模拟性：用张量网络解锁变分量子本征求解器

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变分量子算法是制备基态的实际方法，但其实现量子优势的潜力尚不明确。该研究团队利用可微分二维张量网络（TN）优化了用于制备横场伊辛模型（TFIM）基态的参数量子电路。该方法能够制备具有高能量精度的态，甚至适用于超越一维的大型系统。研究表明，张量网络预优化可通过提供梯度增强区域来缓解贫瘠高原问题，这些区域的梯度不会随系统尺寸呈指数级衰减。该工作评估了在“热启动”条件下计算能量的经典模拟成本，并确定了量子硬件比张量网络模拟具有更优扩展性的参数区间。
作者所在地： VIP可见
作者单位： VIP可见
提交arXiv： 2026-02-04 15:49
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量子电路 量子 张量网络 量子本征求解器 量子算法

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