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![arXiv:2103.15689v2 [quant-ph] 2023 年 5 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ecb00ac2d78e84bd5f9d1fea8ee65e0a2c3256db.webp)
arXiv:2103.15689v2 [quant-ph] 2023 年 5 月 11 日
量子资源的使用可以让我们改进计算[1]、通信[2]和模拟[3, 4]中的各种经典任务。费曼在他的开创性著作中认识到，模拟或计算量子系统的复杂性随着组成系统的粒子数量的增加而呈指数增长[3]。当提出的解决方案是采用另一个可控量子系统来模拟未知系统的动力学时，我们称之为模拟量子模拟。后者已成功用于典型案例，例如量子拉比模型[5–7]、动态卡西米尔效应[8–10]、杰恩斯-卡明斯和拉比晶格[11–13]、费米子系统[14–18]以及最近的玻色子采样[19]，仅举几例。此外，还可以实现数字量子模拟 [20]，并产生许多有趣的应用 [21]。沿着这些思路，量子计算应运而生，量子图灵机的正式提出 [22, 23]，具有量子加速的量子算法的发现 [24– 26]，量子门的通用集 [27] 和量子纠错 [28–30]。鉴于这整个方法基于单量子比特门 (SQG) 和双量子比特门的算法序列 [31]，因此可以称其为数字量子计算。在不同量子平台中这一范式的关键实现包括超导量子比特 [21, 32–34] 和离子阱 [35, 36] 中的实验。最近，参考文献 [1] 提出了一种创新的量子计算范式。 [37]，其中引入了数字模拟量子计算 (DAQC)。DAQC 将提供多功能性的数字方法与增强抗误差能力的模拟方法相结合，在相同的 NISQ 设备中表现出比纯数字方法更好的可扩展性。该方法被用于提出量子傅里叶变换 [38] 和量子近似优化算法 (QAOA) [39] 的实际实现。