PADO-Pauli：GPU加速的Pauli传播引擎论文

Hyunwoo Kim和Youngseok Lee在arXiv发布PADO-Pauli论文，提出GPU加速的Pauli传播引擎，将参数化量子线路及可观测量一次性编译为稀疏矩阵，使每次评估旋转角度对应的期望值时只需复用已编译程序，梯度通过PyTorch自动微分回传，并支持Pauli权重、系数大小截断和噪声通道。 作者报告在NVIDIA A100上与cuPauliProp相比，PADO-Pauli在4至12量子比特上评估最高快10倍，在16量子比特上内存最多省3.1倍；精度以精确态矢量模拟验证至28量子比特。以上为作者基于论文摘要的报告。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。