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相关热态，如热场双重态（TFD）态的高效制备，是在量子处理器上模拟量子引力模型和多体热力学的基本前提。在本研究中，该团队利用基于反馈的量子算法，研究了两个耦合 Sachdev-Ye-Kitaev 模型——即 Maldacena-Qi 模型（与 \(AdS_2\) 中的可穿越虫洞对偶）——的基态制备。研究发现，标准反馈量子算法（FALQON）及其时间重标变体（TR-FALQON）在该系统中面临严重的动力学限制，当从平凡乘积态初始化时，无法收敛到高度纠缠的基态。为克服这些障碍，该工作提出了混合 ITE-TR-FALQON 协议，该协议将虚时演化（存在于虚时增强 FALQON (ITE-FALQON) 中）与时间重标机制相结合。数值结果表明，引入非酉动力学对于打破对称性陷阱和滤除激发态是严格必要的，而时间重标则大幅加速了算法收敛。所提方法实现了接近理想的保真度，并以高精度再现了精确 TFD 态的冯·诺依曼熵和 Rényi 熵谱。