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自适应变分量子模拟算法使用来自量子计算机的信息来动态创建给定问题汉密尔顿函数的最佳试验波函数。这些算法中的一个关键因素是预定义的运算符池，从中构建试验波函数。随着问题规模的增加，找到合适的池对于算法的效率至关重要。在这里，我们提出了一种称为运算符池平铺的技术，该技术有助于为任意大的问题实例构建问题定制的池。通过首先使用大型但计算效率低下的运算符池对较小问题实例执行自适应导数组装问题定制拟定变分量子特征求解器 (ADAPT-VQE) 计算，我们提取最相关的运算符并使用它们为更大的实例设计更高效的池。我们在这里对一维和二维的强相关量子自旋模型演示了该方法，发现 ADAPT 会自动为这些系统找到一个高效的拟定。鉴于许多问题（例如凝聚态物理学中出现的问题）具有自然重复的晶格结构，我们预计池平铺方法将成为一种适用于此类系统的广泛适用技术。
通过运算符池平铺扩展自适应量子模拟算法
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