提出镜像子空间对角化实时量子Krylov算法

Shota Kanasugi、Yuya O. Nakagawa 等人在 arXiv（quant-ph，v3）提出镜像子空间对角化（MSD），一种实时量子 Krylov 基态能量估计算法：用对称偏移时间步的实时演化幺正表示 Hamiltonian，以降低采样成本。作者称 MSD 可在范围内接近实时量子 Krylov 算法采样成本的理论下界。 对不同分子模型的数值结果显示，MSD 相较传统量子 Krylov 算法可将采样成本降低约 10 至 10,000 倍。作者称，当 Hamiltonian 的谱范数远小于 1-范数时 MSD 特别有效，例如使用大基组、强电子关联的高精度分子模拟。以上为论文作者声称与数值结果，尚无独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。