arXiv · quant-ph· Dohyun Kim, Namshik Han·· 11 小时前
张量网络近似量子编译的哈密顿量依赖可压缩性与物理信息保持研究
Hamiltonian-Dependent Compressibility and Physical Preservation in Approximate Quantum Compilation using Tensor Networks
arXiv:2610.14125v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Dohyun Kim, Namshik Han
研究任务与主要进展
Dohyun Kim与Namshik Han研究了张量网络近似量子编译在80量子比特一维各向异性XYZ海森堡链中的可压缩性及其对物理信息保持的影响。基于论文摘要，在10次重复的目标演化压缩至5次后，目标态保真度为0.995474，总电路深度降低45.9%，双量子比特门数降低47.6%；结果来自80量子比特量子硬件评估，作者报告压缩电路在磁化、最近邻关联和哈密顿量期望值测量上表现出相近行为。
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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