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我们提出了一种使用多体分离式化催化的方法来加快量子绝热算法的方法。这将应用于随机场抗铁磁液体自旋模型。该算法的催化方式使得进化在过程中间近似于海森堡模型，并且该模型处于离域相。我们以数字方式显示，我们可以加快标准算法来使用此想法来查找随机模型的基础状态。我们还证明了加速是由于差距扩增而引起的，即使基础模型并非没有挫败感。分频器到加速度大致出现在相互作用的值中，这被称为离域转变的关键。我们还将参与率和纠缠熵计算为时间的函数：他们的时间依赖关系表明该系统正在探索更多的状态，并且比没有催化剂时更纠缠。一起，所有这些证据都表明加速与离域有关。即使只能研究相对较小的系统，但证据表明，该方法的缩放尺寸是有利的。通过一台小型在线IBM量子计算机的实验结果来说明我们的方法，显示了如何随着这些机器的改善来验证该方法。与标准算法相比，催化方法的成本只是一个恒定因素。
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