量子科技中心_量科网

该团队提出了一种通用且高效的算法框架，通过推广随机块坐标下降思想来优化费米子到量子比特的映射方法。这项被命名为“随机子系统下降”的贪婪算法，其核心在于从完整哈密顿量中迭代采样可处理的子系统，在给定度量标准下进行子系统优化，然后将更新后的子系统重新整合到全局算符中。每次迭代仅针对子系统进行优化确保了计算效率，规避了通常阻碍全局搜索启发式方法的维度瓶颈问题。 研究团队将该算法在一维/二维晶格跃迁模型、高达16×16位点的哈伯德模型，以及包含54个模式、超过18万个泡利字符串的分子电子结构哈密顿量集合上进行了基准测试。在所有测试案例中，该方法都能持续显著降低（加权）泡利权重，表明随机子系统下降法是一个实用且可扩展的框架，能有效减少寻找硬件高效哈密顿量编码的资源开销。