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该团队研究了哈密顿量稀疏化问题：给定参数ε∈(0,1)和一个由r-局域正半定（PSD）项H₁,…,Hₘ构成的n量子比特哈密顿量H，目标是计算一个稀疏子集L⊆[m]及其权重w:L→ℝ≥₀，使得对任意态|ψ⟩∈ℂ²ⁿ，满足∑_{i∈L} w(i)·⟨ψ|H_i|ψ⟩ ∈ (1±ε)·∑_{i=1}^m ⟨ψ|H_i|ψ⟩。当集合L远小于m时，该方法可在保证系统行为基本不变的前提下减少底层系统的项数。令人惊讶的是，尽管该近似条件要求严格，该团队仍证明许多哈密顿量确实可稀疏化至远小于nʳ的项数，包括：(a) 每个项均为r-局域泡利串的哈密顿量；(b) 每个项均为秩为R（R≥2ʳ⁻¹+1）的r-局域随机算子的哈密顿量；(c) 每个项均为秩≥2ʳ⁻¹的任意r-局域算子的哈密顿量（即量子SAT问题）。 综合来看，研究人员的成果表明哈密顿量的可稀疏性是一种稳健现象，这与主流观点相悖（例如参见Aharonov-Zhou ITCS 2019, QIP 2019）。该研究结果具有实际应用价值，例如可改进量子Max-Cut的（半）流式算法，回答了Kallaugher和Parekh在FOCS 2022中遗留的问题。事实上，该工作甚至系统性地证明了量子系统往往比经典系统更易稀疏化。