arXiv · quant-ph· Shota Kanasugi, Yuya O. Nakagawa, Norifumi Matsumoto, Yuichiro Hidaka, Kazunori Maruyama, Hirotaka Oshima·· 4 小时前
镜像子空间对角化：近最优采样成本的实时量子Krylov算法
Mirror subspace diagonalization: A real-time quantum Krylov algorithm with near-optimal sampling cost
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作者：Shota Kanasugi, Yuya O. Nakagawa, Norifumi Matsumoto, Yuichiro Hidaka, Kazunori Maruyama, Hirotaka Oshima
研究任务与主要进展
作者提出镜像子空间对角化（MSD），用对称偏移时间步的实时演化幺正表示 Hamiltonian，从而降低量子Krylov基态能量估计的采样成本。作者称，通过优化时间步和能谱平移，MSD可在对数因子范围内接近实时量子Krylov算法的采样成本下界；对不同分子模型的数值结果显示，较传统量子Krylov算法降低约10至10,000倍。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 任务输出与输入访问模型是什么？
- 在什么假设、规模与资源条件下成立？
- 与哪种经典基线比较，是否计入编码与读出？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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