指数改进的物理玻色系统的有效描述

玻色量子系统的有效描述识别捕捉其基本动力学所需的最小有限维度。这种有效维度在经典和量子算法的复杂度中发挥重要作用。虽然通用的玻色态在近似精度为 $\epsilon$ 时需要维度按 $1/\epsilon^2$ 扩展，但本文识别出一种自然能量条件，使该扩展尺度指数地改进为 $\log(1/\epsilon)$。我们证明了大多数玻色量子态满足这一条件，特别是由高斯动力学与通用能量保守动力学组合产生的态，后者包括普适玻色量子电路的输出态。我们将这一发现应用于增强玻色量子态的学习算法，并获得用于大类玻色系统的新型经典仿真算法。最后，利用 Kerr 门作为高斯门之和的高效分解，我们显著细化了针对普适玻色量子电路的经典仿真算法。我们的结果表明，物理玻色系统远比此前所假设的更加良好，甚至在高精度下也能实现有效描述。