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学习多体基态的量子相制备电路
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AI 综述
2026-11-09，UC Davis 的 Isaac H. Kim 与 Caltech 的 Daniel Ranard 在 arXiv（cond-mat.str-el）提出多项式时间经典算法：以 𝒪(1) 尺度球上的约化密度矩阵为输入，输出制备多体基态的量子电路。该算法适用于短程纠缠态与长程纠缠态（如圆盘上的 toric code），可证明找到深度渐近最优的电路；其核心是一种对常深度电路仍保持稳健的量子 Markov 链条件变体，从而保证经典可解的优化景观。这是该事件的首篇报道，暂无与早先报道矛盾之处。
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最新进展11月9日 13:00
Kim 与 Ranard 提出多项式时间经典算法，可从约化密度矩阵制备短程与长程纠缠多体基态的近最优深度量子电路。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月9日
- arXiv cond-mat.str-el（强关联电子）学习多体基态的量子相制备电路
UC Davis 的 Isaac H. Kim 与 Caltech 的 Daniel Ranard 提出多项式时间经典算法，以 𝒪(1) 尺度球上的约化密度矩阵为输入，输出制备多体基态的量子电路，适用于短程纠缠态与长程纠缠态（如圆盘上的 toric code）。算法可证明找到深度渐近最优的电路，其核心是对常深度电路仍保持稳健的量子 Markov 链条件变体，从而保证经典可解的优化景观。
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