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该团队提出了一种可扩展的量子模拟框架，用于研究1+1维多风味Gross-Neveu模型的实时动力学。通过使用实用规模的超导量子处理器，该工作开发了一种硬件高效的Trotterization方法，其每步电路深度随费米子风味数量而非系统总规模扩展，从而实现了超过100个量子比特的模拟。该研究的一个核心贡献是局域化对角算子近似（LDOA），它系统地降低了与四次相互作用相关的开销。研究人员将对角酉合成表述为相空间中的结构化最小二乘问题，并通过Moore-Penrose伪逆获得了解析解。这一公式提供了一种原则性且可量化控制的近似方法：在小Trotter步长范围内，酉误差与相位重构误差直接相关，并随着Trotter步长减小而渐近消失。这为LDOA建立了清晰的数学基础，同时显著减少了双量子比特门数量和电路深度，并且广泛适用于具有长程结构的对角量子算子，特别适用于量子比特连接性受限的量子硬件。利用这些技术，该团队在IBM超导处理器上运行了大规模模拟，并研究了包括密度-密度关联函数在内的实时可观测物理量。研究人员通过精确对角化与基于张量网络的方法进行了基准测试，发现不同系统规模下的结果高度吻合。这些结果表明，将硬件感知的电路设计与严格的近似相结合，能够实现相互作用的费米子场论在近期量子硬件上的实用模拟，并为更复杂的量子场论模拟提供了可扩展的路径。