将量子比特噪声转化为优势：量子计算机上杂质模型的自动态制备与长时间动力学
量子物理
2025-08-01 v2 强关联电子
摘要
噪声通常被视为量子计算机的局限性。在本工作中，我们表明，在面向强关联系统的动力学平均场理论（DMFT）方法中，噪声实际上可以被利用以发挥优势。DMFT 将晶格模型映射到一个杂质模型，即一个与耗散浴耦合的有限系统。标准方法在幺正背景下需要大量高质量量子比特，而我们提出一种电路，利用振幅阻尼，通过混合含噪与无噪量子比特来重现该模型的动力学。我们发现该方法具有显著优势：大幅减少量子比特数量，能够达到更长时间的动力学，且无需基态搜索与制备。该方法自然适用于部分量子纠错框架。
引用
@article{arxiv.2412.13711,
title = {Turning qubit noise into an advantage: Automatic state preparation and long-time dynamics for impurity models on quantum computers},
author = {Corentin Bertrand and Pauline Besserve and Michel Ferrero and Thomas Ayral},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.13711},
year = {2025}
}
备注
17 pages, 6 figures. Change in title, introduced section titles, and added clarifications