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将路径积分蒙特卡洛快速混合，用于一维菌
路径积分量子蒙特卡洛（PIMC）是一种通过使用马尔可夫链蒙特卡洛（Monte Carlo）从经典的吉布斯分布中抽样的量子量子自旋系统的热平衡性能的方法。PIMC方法已被广泛用于研究材料物理和模拟量子退火，但是这些成功的应用很少伴随着正式的证据，即PIMC依据的马尔可夫链迅速汇聚到所需的平衡分布。在这项工作中，我们分析了1D stoquastic hamiltonians的PIMC的混合时间，包括远程代数衰减相互作用以及无序的XY旋转链，以及与最近的静脉相互作用。通过将收敛时间与平衡分布联系起来，我们严格地证明使用PIMC在近似温度下对这些模型的可观察到的分区函数和期望为近相数，这些模型与Qubits的数量最大程度地对数扩展。混合时间分析基于应用于单位大都会马尔可夫链的规范路径方法，用于与与量子汉密尔顿量子相互作用相关的2D经典自旋模量的吉布斯分布。由于系统具有强烈的非偶然耦合，随着系统大小而生长，因此它不会属于已知2D经典自旋模型迅速混合的已知情况。
与塞内加尔建立公平能源转型伙伴关系
- 制定能源部门的全面气候变化适应性战略，并附上投资计划，以符合《巴黎协定》将气温升幅限制在 1.5°C 以内的目标，并符合该国改善电力普及、创造就业机会和负担能力的目标。该战略将包括最具成本效益的低碳和气候适应性途径的宏观经济模型； - 加强可再生能源的发展以及所有将加速其部署和使用的基础设施和技术，包括改进存储和电网稳定。通过这一持续努力，并调动 IPG 融资，塞内加尔打算到 2030 年将可再生能源在装机容量中的份额提高到其电力结构的 40%，这与综合低成本计划 (Plan Intégré à Moindre Coût PIMC) 下进行的研究一致。 - 制定其电力结构从高污染燃料向清洁能源转型的战略，以期减少该部门的排放。 10. 到 COP28，制定长期低温室气体发展战略的愿景和路线图