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强模拟量子电路，即计算输出振幅，相当于对电路的费曼路径求和，即对布尔“路径”变量赋值进行加权计数。电路中的门在这些变量之间引入了相关性，从而形成一个图，其结构决定了模拟任务的难度。这种求和-幂次观点是近期基于人工智能知识表示工具（即二元决策图和加权模型计数）构建的模拟器的基础。研究表明，最准确控制难度的结构量是路径变量图的秩宽，该团队给出了一种算法，其评估振幅的时间复杂度仅关于该秩宽呈指数增长，而关于电路规模呈多项式增长。秩宽可能远小于控制竞争方法的宽度：作为推论，该算法将一个近期的决策图模拟突破作为特例重现，并匹配了马尔可夫-石井张量网络收缩界。为补充说明，该团队展示了在该算法上可证明优于上述两种竞争方法的电路族。新方法适用于由哈达玛门和对角门构成的任意电路，特别是Clifford+T电路。在实际应用中，通用决策图和模型计数工具可作为主力，而该团队的专用算法则被调度以利用关联图的小秩宽（当存在时）。