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arXiv:2002.00055v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 31 日
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arXiv:2002.00055v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 31 日

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热度

准备吉布斯分布是量子计算的一项重要任务。它是某些类型的量子模拟中必要的第一步，并且对于量子玻尔兹曼训练等量子算法至关重要。尽管如此，由于需要内存开销，大多数用于准备热态的方法在近期的量子计算机上都无法实现。在这里，我们提出了一种基于最小化量子系统自由能的变分方法来准备吉布斯态。使这种方法实用的关键见解是使用对数的傅里叶级数近似，从而可以通过一系列更简单的测量来估计自由能的熵分量，这些测量可以使用经典的后处理结合在一起。我们进一步表明，如果可编程量子电路的变分参数的初始猜测足够接近全局最优值，则这种方法可以有效地在恒定误差内生成高温吉布斯态。最后，我们用数字方式检验了该过程，并证明了使用 Trotterized 绝热态准备作为假设，我们的方法对于五量子比特汉密尔顿量的可行性。

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