绝热近似 [ 1 , 2 ] 指出,对于足够慢变化的哈密顿量,初始本征态将保持在时间相关问题的相应本征态。这种近似构成了当前量子技术中许多方法的基础,包括绝热量子计算 [ 3 – 5 ]、退火 [ 6 , 7 ]、模拟 [ 8 – 10 ] 和量子门的应用 [ 11 ]。绝热近似的有效性取决于哈密顿量随时间的变化是否缓慢 [ 2 , 5 , 12 ]。相关时间尺度由其谱中间隙的倒数决定。在量子多体系统中,过渡区域的间隙与自由度数成反比,从而迫使任意缓慢的时间依赖性保持绝热状态。这导致了大量技术的开发,以控制量子系统并在没有绝热近似的情况下实现预期的结果,从而导致了绝热捷径的发展[ 13 , 14 ],量子最优控制[ 15 – 18 ],以及绝热量子退火[ 19 ]。注意,绝热近似也可以在不需要任何谱隙存在的情况下定义[ 20 , 21 ]。对于量子多体系统,由于求解与时间无关的薛定谔方程的复杂性,了解绝热近似在什么时间尺度上失效并不是一项简单的任务。如果哈密顿量变化太快,可能出现跨越谱隙的绝热激发,从而违反绝热性的定义(遵循相应的本征态)。反非绝热驱动方法 [ 22 – 24 ] 引入了额外的驱动项来抵消这些非绝热激发,从而将绝热条件强制为任意快时间内时间相关的薛定谔方程的解。然而,要做到这一点,恰恰需要了解特征态,而这又需要时间无关的薛定谔方程的解。由于这在许多情况下超出了当前计算机的能力范围,特别是对于基态以外的情况,因此需要开发一种新的绝热和反非绝热驱动方法。最近,提出了一种方法,它通过绝热规范势 (AGP) 定义非绝热激发,可以使用最小作用原理通过变分找到 [ 25 , 26 ] 。即使不使用这种变分方法也可以找到精确的 AGP,但这又回到了有效求解薛定谔方程。变分方法允许构建近似反非绝热驱动,该驱动可以考虑实际实施的要求,例如控制项是局部的。因此,AGP 的概念已被用于构建各种量子多体模型的近似反非绝热驱动协议,包括为数值最优控制[27-30]提供信息,为机器学习方法提供灵感[31],改进量子退火协议[32-35],改进状态准备[36,37],以及实现实验演示[38,39]。AGP 提供了大量有关量子系统动力学的信息 [26],其探测感兴趣物理性质的能力仍在研究中。最近有研究表明,AGP 范数可以为简单模型提供量子相变的精确度量 [40],也有研究将其用作量子混沌的度量 [41-43]。 AGP 可用于寻找量子近似优化算法 (QAOA) 的最优角度,其方式是将对非绝热损失的抑制纳入有限数量的变分步骤引起的 Trotter 误差中 [44-46]。研究还表明,AGP 可用于计算变分 Schrieffer-Wolff 变换,以计算多体动力学 [47]。在本文中,我们提出了一种新的、有效的数值方法来计算 AGP,它结合了参考文献 [25] 和 [48] 中的思想,以及参考文献 [40] 中的代数方法。我们的新方法可以生成任意阶的 AGP 近似值,同时允许
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