Clifford解缠在张量网络态中的极限

张量网络方法利用量子态中受限的纠缠，高效地模拟许多体系统。另一方面，Clifford电路提供了处理高度纠缠的稳定子态的框架，这些态具有低魔术值，因而也具有良好的经典可算性。Clifford张量网络结合了两种方法的优势，利用Clifford电路降低张量网络态描述的经典复杂度，已在仿真方法中展现出前景。我们研究作用于张量网络上的Clifford变换的解缠能力，特别关注纠缠冷却策略。我们确定了在何种情况下精确或启发式Clifford解缠器有效，阐明了两种方法之间的关联，并刻画了随着非Clifford资源累积导致的失效。此外，我们证明了在稳定子情形之外，任何Clifford操作都无法对任意非Clifford旋转中的单个量子位实现普遍解缠。我们的结果阐明了基于Clifford的仿真方法的能力及其根本性限制。