利用预训练张量网络状态辅助的量子搜索
量子物理
2026-03-06 v2
摘要
我们提出了一种用于模拟复杂众多体系统并寻找其基态的量子算法，结合了张量网络和密度矩阵重正则化群 (DMRG) 技术。该算法基于 von Neumann 的测量方案，这作为量子相位估计的概念构建块。我们描述了算法的实现和仿真，包括所需资源的估计以及使用矩阵乘积算子 (MPO) 表示哈密顿量。我们强调了该算法在模拟量子自旋系统和电子结构问题方面的潜在应用。
引用
@article{arxiv.2407.19348,
title = {Quantum search by measurements assisted by pre-trained tensor network states for Hamiltonian simulations},
author = {Younes Javanmard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.19348},
year = {2026}
}