基于抽样量子虚时演化的有限温度量子多体系统模拟

模拟量子多体系统在有限温度下的热平衡性质对于研究此类系统至关重要。量子计算机预期能够在有限温度下模拟大规模系统，克服经典计算机面临的挑战，如量子蒙卡-托罗技术的符号问题。适用于容错量子计算（FTQC）设备的常规方法设计用于研究大规模量子多体系统，但需要大量辅助量子位和深层量子电路，许多基本门，使得它们不适用于 FTQC 初期阶段，即在量子位和量子门可用性有限的阶段。在本文中，我们提出了一种适用于此类早期设备的方法，用于计算有限温度下某一可观测量的热平衡期望值。我们的提案称为基于抽样单位阵列的马尔可夫链蒙卡（MCMC-SPU）算法，涉及抽样简单量子电路并生成相应的统计集合。这一方法解决了对辅助量子位测量结果后选资源需求和概率衰减的问题。我们以一维横向场 Ising 模型作为示例，对 our 提案进行数值仿真验证。