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在过去的三十年中，使用量子计算机估算分子哈密顿量的基态能量的成本已显著降低。然而，人们很少关注估算其他可观测量相对于所述基态的期望值，而这对于许多工业应用来说非常重要。在这项工作中，我们提出了一种新颖的期望值估计 (EVE) 量子算法，该算法可用于估算任意可观测量相对于系统任何本征态的期望值。具体来说，我们考虑了两种 EVE 变体：基于标准量子相位估计的 std-EVE 和利用量子信号处理 (QSP) 技术的 QSP-EVE。我们对这两种变体都进行了严格的误差分析，并最小化了 QSP-EVE 的单个相位因子数量。这些误差分析使我们能够在各种分子系统和可观测量中为 std-EVE 和 QSP-EVE 生成常数因子量子资源估计。对于所考虑的系统，我们表明 QSP-EVE 可将 (Toffoli) 门数减少多达三个数量级，并将量子位宽度减少多达 25%，而标准 EVE 则可实现。虽然估计的资源数量对于第一代容错量子计算机来说仍然太高（对于所考虑的示例，大约在 10 14 到 10 19 个 Toffoli 门之间），但我们的估计对于期望值估计和现代 QSP 技术的应用而言都是同类中的首例。
分子可观测量的容错量子计算
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