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量子计算机具有解决与经典量相关的概率的能力。他们可以在最著名的classical算法上具有超级分类的加速；所谓的量子至上[1]。以证明这种至高无上的关注已从诸如实施Shor的al-gorithm [2]等功能问题转变为采样问题[3]，因为看来人们不需要完整的通用量子计算机来获得量子加速[4-6]。例如，从最近在Google的Sycamore芯片上执行的随机量子电路的输出分布进行采样[7]，通常需要对电路进行直接数值模拟，并在Qubits数字中进行指数计算成本。尽管这些随机电路具有理论上的控制，但这意味着它们很难从中要采样以下事实，而不是关于艰难的考虑，但它们具有实际的实际用途。除了提供量子至上的证据外，他们没有解决任何问题。在这里，我们将一些硬度交换为实用性，并提供量子电路，以从多体系统中的hamiltonian动力学下进化的操作员的光谱函数中获取样品。该问题属于DQC1类[8]，该类别被认为严格小于BQP，同时仍然包含经典的问题[9，10]。光谱是表征凝结物质和分子系统的重要工具。有很多技术，每种技术都对可观察到的物体和能量谱的不同部分敏感。许多测量值可以作为一段时间的傅立叶变换，依赖相关函数。以例如探测电流相关σ（ω）=⟨j（ω）j（−Ω）⟩ /IΩ或无弹性中子scat- < /div>的光导率
用于取样多体的量子生成模型...
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