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近似对易哈密顿量可高效舍入为对易模型

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AI 综述

Islam Faisal、Anand Natarajan和Alexander Poremba提出一种保持局域性的算法,将含m个二局域量子比特项、任意两项交换子范数不超过ε的哈密顿量舍入为各项两两交换的哈密顿量,总距离为O(mε^(1/3))。 基于论文摘要,作者证明:当δ远大于mε^(1/3)时,此类ε-近似对易二局域哈密顿量的基态能量δ-近似问题属于NP,将经典复杂性结果扩展到非严格对易情形;论文还给出该舍入框架在Gibbs采样和快速哈密顿量模拟中的应用,但摘要未说明应用性能。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月8日
  1. arXiv · quant-ph
    近似对易哈密顿量的局域性保持舍入方法

    作者提出一种将任意近似对易的2-local量子比特哈密顿量高效舍入为对易哈密顿量的局域性保持算法,所得哈密顿量与原模型的距离为O(mε^(1/3))。基于论文摘要,作者还证明当δ远大于mε^(1/3)时,ε-近似对易2-local量子比特哈密顿量的基态能量δ-近似问题属于NP,并给出Gibbs采样和快速哈密顿量模拟两项应用。

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