Site-by-site quantum state preparation algorithm for preparing vacua of fermionic lattice field theories
探讨量子计算机能否有效地模拟量子场论具有理论和实践两方面的动机。从理论的角度来看，它回答了一个假设的计算机，利用量子场论是否会比其他量子计算机更强大的问题。从实用的角度来看，当可靠的量子计算机最终建成时，这些算法可以帮助我们更好地理解管理我们世界的底层物理。在模拟量子场论的最著名的量子算法中，时间标度由初态准备决定。在本文中，我们专门专注于状态准备，并提出了一个启发式算法，可以准备真空的费米子系统在更一般的情况下，比以前的方法更有效。使用我们的方法，状态准备不再是瓶颈，因为其运行时具有与模拟算法的其余部分相同的渐近缩放，具有所需的精度。我们数值证明了我们所提出的方法的有效性的1+1维Gross-Neveu模型。
2019-11-08 quant-ph
State Preparation on Quantum Computers via Quantum Steering
提出一种基于测量诱导导引的量子状态制备方法，通过辅助量子比特的纠缠、测量与主动重置，将系统量子比特导引至目标状态，并验证了其在NISQ及未来纠错码中的关键价值。
2023-10-09 quant-ph
Variational preparation of finite-temperature states on a quantum computer
本文提出一种混合量子-经典变分方法，在门量子处理器上用幺正算符制备热场双重态，无需预先数值优化参数，实验保真度随温度由99%降至75%并与含噪模拟吻合。
2020-12-07 quant-ph
Comparison of ancilla preparation and measurement procedures for the Steane [[7,1,3]] code on a model ion trap quantum computer
我们在一个具有弹道输运的模型离子阱结构上安排了Steane [[7，1，3]]误差校正。我们比较了一级错误率的综合征提取使用Shor方法的辅助准备在验证猫状态的Diabenzo-Aliferis方法没有验证。该研究考察了量子纠错电路的延迟和错误如何随可用辅助设备的数量以及辅助设备准备和测量协议的选择而变化。我们发现，除了少数例外的Diabenzo-Aliferis方法没有猫状态验证优于标准的Shor方法。我们还发现，额外的辅助总是减少延迟，但并没有显着改变的错误，由于高的记忆保真度。
2013-05-13 quant-ph
On Actual Preparation of Dicke State on a Quantum Computer
在给定架构中实现量子算法所需的CNOT和单量子位门的确切数量是量子计算的中心问题之一。在这项工作中，我们研究的重要性，部分定义的酉变换更好的电路建设使用的情况下，迪克状态准备的简洁实现。Dicke态$(\left|D^n_k \right>)$是一类重要的纠缠态，在量子信息的许多分支中都有着重要的应用。在这方面，我们提供了最有效的确定性迪克状态准备电路的CNOT和单量子位门计数相比，现有的文献。我们进一步观察到，我们的改进也减少了电路的架构约束。我们实现的电路准备$\left| D^4_2 \right>$上的“ibmqx2”机器的IBM QX服务，并观察到，由于系统中的噪声引起的错误是较小的比较现有的电路描述。最后，我们描述了通用$\left| D^n_k \right>$准备电路的CNOT映射，并分析了电路中CNOT门的不同分布方式及其对诱导误差的影响。
2020-07-19 quant-ph
Hardware-Efficient Preparation of Graph States on Near-Term Quantum Computers
本研究提出一种针对特定架构的图态制备电路编译方法，通过整合门取消、交换和时序信息，显著降低制备误差，提升近-term量子计算机上图态的保真度与规模。
2024-09-17 quant-ph
Adiabatic preparation of thermal states and entropy-noise relation on noisy quantum computers
Quantinuum
本文研究了在有限温度下用量子计算机制备热平衡态的问题，提出通过绝热演化制备局部热平衡态，并探讨了硬件噪声对热态制备的影响，展示了噪声鲁棒性和熵-噪声关系的实验验证。
2026-04-20 quant-ph
Practical considerations for the preparation of multivariate Gaussian states on quantum computers
我们提供了明确的电路实现Kitaev-Webb算法在量子计算机上制备多维高斯态。虽然渐近有效，由于其多项式缩放，我们发现，电路实现一维高斯状态的准备和那些随后纠缠他们重现所需的协方差矩阵的门和所需的辅助方面有很大的不同。一维高斯的准备所需的操作是足够的参与，通用的指数缩放状态准备算法很可能是首选在短期内为许多国家的利益。相反，用于实现多维旋转的多项式资源算法对于除了最小状态之外的所有状态都变得更有效，并且它们的部署将是未来任何直接多维状态准备方法的关键部分。
2021-09-22 hep-ph quant-ph
Universal quantum computation using only projective measurement, quantum memory, and preparation of the 0 state
什么资源是量子计算的通用资源？在标准模型中，量子计算机由一系列酉门组成，这些酉门相干地作用于构成计算机的量子比特。这篇论文表明，一个非常不同的模型，只涉及投影测量，量子存储器，以及准备的能力，|0>态对于量子计算也是普适的。特别是，计算中不涉及相干么正动力学。
2001-08-06 quant-ph
Black-box quantum state preparation without arithmetic
黑盒量子态制备是许多量子算法中的一个重要子程序。标准方法要求量子计算机进行算术运算，这是复杂性的关键因素。在这里，我们提出了一个新的算法，避免算术。因此，我们减少了门的数量的一个因素的286-374比最好的先前的工作，为现实的精度;改善因素的精度增加。由于量子态的制备是量子计算机物理模拟中的一个关键子程序，我们的新方法使有用的量子模拟更接近现实。
2019-01-31 quant-ph
Variational preparation of normal matrix product states on quantum computers
本文提出利用 AQC 启发式方法及 ADAPT-AQC 算法，以浅层电路在量子计算机上制备短程关联 MPS，并在 50 格点 XXZ 链实验中实现此前不可达的全局淬火模拟。
2025-09-01 quant-ph
Preparation of Fractional Quantum Hall States on Quantum Computers
School of Physics, Beihang University（北京航空航天大学物理学院）；Zhejiang Institute of Modern Physics, Zhejiang University（浙江大学现代物理研究所）；Zhejiang Key Laboratory of Micro-Nano Quantum Chips and Quantum Control, School of Physics, Zhejiang University（浙江大学物理学院微纳量子芯片与量子控制浙江省重点实验室）
提出一种直接量子电路构建方案，精确制备球面上的ν=1/3 Laughlin态，相比变分量子电路显著减少双量子比特门数和电路深度，并利用最优控制设计超导和里德伯原子平台的实验可行协议。
2026-06-16 quant-ph
Adaptive Quantum Computers: decoding and state preparation
本文提出自适应量子计算机模型，证明其在损坏数据解码上优于经典计算机，并给出高效制备均匀叠加态、GHZ态、W态和Dicke态的自适应量子算法，理论与硬件实验验证其优势。
2025-09-10 quant-ph
Excited state preparation on a quantum computer through adiabatic light-matter coupling
University College London（伦敦大学学院）；University of Cambridge（剑桥大学）
提出一种利用电子-光子显式耦合的绝热态制备技术，用于低能亮激发态，可系统收敛到第一亮激发态并通过改变光子极化瞄准不同对称性扇区。
2026-05-28 physics.chem-ph quant-ph
Single-shot state preparation thresholds in quantum LDPC codes: soundness, confinement, and statistical mechanics
Tsinghua University（清华大学）；Frontier Science Center for Quantum Information（量子信息前沿科学中心）；Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学丘成桐数学科学中心）；Beijing Academy of Quantum Information Sciences（北京量子信息科学研究院）；Hefei National Laboratory（合肥国家实验室）
本文证明线性约束足以保证CSS量子LDPC码的单发态制备阈值，并通过统计力学映射和蒙特卡罗模拟表明亚线性健全性也可能支持该阈值。
2026-11-03 quant-ph
Compact Molecular Simulation on Quantum Computers via Combinatorial Mapping and Variational State Preparation
费米哈密顿算符的紧凑表示对于在缺乏纠错的量子计算机上执行计算是必要的。一个费米子系统通常被定义在一个固定粒子数和自旋的子空间内，而不必要的状态被投影到希尔伯特空间之外。我们提供了一个使用组合排序的双射映射，将费米子基态双射映射到量子位基态，并以标准自旋表示来表达运算符。然后，我们使用变分量子本征求解器（VQE）与么正耦合团簇单激发和双激发（UCCSD）在紧凑表示的ananterior评估紧凑映射。当轨道填充远离一半时，紧凑性是有益的，并且我们在30自旋轨道$H_{2}$计算中仅使用8个量子比特。我们发现，在实践中，需要准备的紧凑的波函数的门深度是不是比全配置空间大得多。一个值得注意的观察是，与完整模拟相比，紧凑模拟所需的优化器调用数量。我们发现，在所有情况下，紧凑的表示收敛速度比使用ADAM优化器的完整表示。我们的分析证明了紧映射在实际中的作用。
2022-05-24 quant-ph
Quantum State Optimization and Computational Pathway Evaluation for Gate-Model Quantum Computers
输入门模型量子计算机的计算问题识别具有特定计算路径的目标函数（目标函数连通性）。计算问题的解决方案涉及识别作为要达到的主题的目标目标函数值。门模型量子计算机中的瓶颈是需要几轮量子态准备、高成本运行序列和多轮测量来确定实现目标目标函数值的量子计算机的目标（最佳）状态。在这里，我们定义了一种方法，用于门模型量子计算机的最佳量子态确定和计算路径评估。我们证明了一种状态确定方法，该方法在给定的目标目标函数值下为量子计算机找到目标系统状态。计算路径评估过程在量子计算机的固定硬件架构上设置目标系统状态中的目标函数的连通性。所提出的解决方案在不需要准备量子计算机的初始状态和目标状态之间的中间状态的情况下演化目标系统状态。我们的方法避免了高成本的系统状态准备和昂贵的运行程序和测量设备的门模型量子计算机。这些结果为门模型量子计算和量子互联网的近期量子器件提供了方便。
2020-03-11 quant-ph
Preparation and study of the entanglement of the Schrödinger cat state on the ibmq-melbourne quantum computer
我们研究了在ibmq-melbourne量子计算机上制备的薛定谔猫态中某个量子比特与剩余系统之间的纠缠。我们用于此目的的协议是基于确定对应于某个量子位的自旋的平均值。我们探讨了纠缠对薛定谔猫态的一个参数的依赖关系，该猫态由不同数量的量子比特组成。此外，我们还研究了在最大纠缠薛定谔猫态下，每个量子比特与剩余系统的纠缠。
2021-01-18 cond-mat.str-el quant-ph
Digital quantum state preparation by nucleation
Michigan State University（密歇根州立大学）；University of Oslo（奥斯陆大学）
提出一种受成核启发的数字量子态制备方法，通过小晶格基态和Trotter化绝热增长制备大晶格态，并引入变分优化，在二维Ising模型上优于现有方法。
2026-09-30 quant-ph
Symmetry assisted preparation of entangled many-body states on a quantum computer
从量子相位估计（QPE）算法出发，提出了一种在量子计算机上构造描述关联多体系统纠缠态的方法。使用运营商的本征值的离散集是已知的，QPE的方法是由测量，作为投影机上的纠缠态。然后，这些状态可以用作进一步量子或混合量子经典处理的输入。当运营商是关联到一个对称性的哈密顿量，该方法可以被看作是一个量子计算机制定的对称性破缺其次是对称性恢复。在这项工作中提出的方法，称为离散光谱辅助（DSA），适用于超流系统。利用适用于量子比特的分块技术，得到了配对哈密顿量的全谱。
2020-11-16 nucl-th quant-ph
Machine learning method for state preparation and gate synthesis on photonic quantum computers
我们展示了如何使用机器学习和优化技术来找到光子量子计算机的电路，这些电路在输入和输出状态之间执行所需的转换。在最简单的情况下，一个单一的输入状态，我们的方法发现准备所需的量子态的电路。在几个输入和输出关系的更一般的情况下，我们的方法获得的电路，再现目标酉变换的动作。我们使用连续变量量子神经网络作为电路结构。该网络由多层具有可变参数的光闸组成，这些参数通过使用Strawberry Fields光子量子计算机模拟器的TensorFlow后端应用自动微分进行优化。我们通过学习如何使用短深度电路来合成单光子，Gottesman-Kitaev-Preskill状态，NOON状态，立方相位门，随机幺正，交叉克尔相互作用以及其他几种状态和门来展示我们方法的功能和多功能性。我们通常使用短深度电路（通常由几百个门组成）获得99%以上的高精度。通过简单地指定目标状态或门并运行优化算法来自动获得电路。
2018-07-27 quant-ph
Determining ground-state phase diagrams on quantum computers via a generalized application of adiabatic state preparation
当哈密顿量的参数变化时，量子相变表现为基态能量的能级交叉。由此产生的基态相图在经典计算机上通过精确对角化可以直接确定，但在量子计算机上具有挑战性，因为需要精确度和接近能级交叉点的竞争态的近简并性。在这项工作中，我们使用本地绝热斜坡状态准备，使我们能够直接计算基态相图的量子计算机上通过时间演化。这种方法是通过检查的XY模型的基态与一个磁场在z方向上的一个维度。我们能够使用IBM量子机计算两个和三个站点系统的精确相图。
2021-12-08 cond-mat.other cond-mat.stat-mech quant-ph
Single-Pulse Preparation of the Uniform Superpositional State used in Quantum Algorithms
我们研究了自旋量子计算机中的均匀叠加波函数的单脉冲制备，其中包括所有的基态。详细研究了该脉冲的有效能谱和产生的误差。我们表明，尽管有限的宽度的能量谱带，幅度和相位误差可以合理地小。
2000-06-21 quant-ph
Statistical intrusion detection and eavesdropping in quantum channels with coupling: Multiple-preparation and single-preparation methods
经典（即非量子）通信包括具有多输入多输出（MIMO）信道的配置。一些相关的信号处理任务以对称的方式考虑这些通道，即通过将相同的角色分配给所有通道输入，并且类似地分配给所有通道输出。这些任务特别包括与源分离紧密相关的信道识别/估计和信道均衡。它们最具挑战性的版本是盲版本，即当接收器（几乎）没有关于发射信号的先验知识时。其他信号处理任务以非对称方式考虑经典通信信道。这尤其包括当数据由ESTUDIO 1通过主信道发送到接收器1，并且“入侵者”（包括接收器2）干扰该信道以便提取信息，从而执行所谓的窃听，而接收器1可能旨在检测该入侵时的情况。上述处理任务的一部分已经扩展到量子信道，包括在其输入和输出处具有若干量子比特（qubit）的那些。对于这样的量子信道，除了以前报道的对称情况下的工作，我们在这里解决非对称（盲和非盲）的，重点是入侵检测和有关窃听的其他意见。为了发展基本概念，我们首先考虑将具有交换耦合的通道作为玩具模型。我们特别使用的一般量子信息处理框架，我们最近开发的，得到新的有吸引力的入侵检测方法的基础上，一个单一的准备每个状态。最后，我们讨论了如何提出的方法可能会被扩展，超出这里分析的特定类别的通道。
2021-06-17 quant-ph
Ground-State Preparation of the Fermi-Hubbard Model on a Quantum Computer with 2D Topology via Quantum Eigenvalue Transformation of Unitary Matrices
针对量子系统基态逼近问题，将酉矩阵的量子特征值变换（QETU）算法应用于2×2费米-哈伯德模型，提出电路简化与9量子比特网格架构映射，研究硬件架构优势及噪声下的鲁棒性。
2024-11-27 quant-ph
Eigenstate Preparation on Quantum Computers
本论文研究了量子计算机上的本征态制备算法，提出了量子绝热演化、Rodeo Algorithm 和 Variational Rodeo Algorithm 三种方法，并通过最优控制和动态参数优化提升了算法的准确性与可扩展性。
2024-12-19 quant-ph
Passive state preparation for quantum key distribution with phase encoding
本研究针对相位编码量子密钥分发场景，提出基于增益开关激光器脉冲相位差测量的被动态制备方法，通过仿真验证了该方法的有效性，为量子密钥分发的态制备提供了新的被动实现方案。
2025-07-29 quant-ph
High Fidelity Noise-Tolerant State Preparation of a Heisenberg spin-1/2 Hamiltonian for the Kagome Lattice on a 16 Qubit Quantum Computer
本文提出在IBM 16量子比特Gudalupe处理器上利用VQE抗噪制备Kagome晶格Heisenberg自旋1/2哈密顿量基态，实现低于1%的保真度偏差和98%以上成功率，并支持扩展。
2023-07-13 cs.ET quant-ph
Efficient state preparation for a register of quantum bits
我们描述了一个量子算法，以准备一个量子计算机的寄存器的保真度任意接近1的任意纯态。我们的算法是基于Grover的量子搜索算法。对于具有适当有界振幅的状态序列，该算法需要在量子比特数量上为多项式的资源。这种状态序列在量子寄存器中编码经典概率分布的问题中自然出现。
2005-11-22 quant-ph
Deterministic and Entanglement-Efficient Preparation of Amplitude-Encoded Quantum Registers
量子计算有望为某些类别的问题提供指数级的加速。在许多这样的算法中，经典矢量$\mathbf{b}$被编码在量子态$\left |b \right >$的振幅中。然而，有效地制备$\left |b \right >$已知是一个困难的问题，因为$Q$量子位的任意状态通常需要大约$2^Q$纠缠门，这导致在当今的噪声中间尺度量子（NISQ）计算机上的显著退相干。我们提出了一个确定性（非变分）算法，允许一个灵活地减少所需的量子资源的纠缠有效的方式状态准备。虽然这是以降低理论保真度为代价的，但由于退相干的降低，目前NISQ计算机上的实际保真度实际上可能更高。我们表明，这是真实的各种情况下的利益，如正常和对数正态分布。对于低纠缠态，我们的算法可以制备的纠缠门比等距分解少一个数量级。
2022-08-09 quant-ph
Turning qubit noise into an advantage: Automatic state preparation and long-time dynamics for impurity models on quantum computers
本研究针对强关联系统DMFT方法中标准量子模拟需大量高质量量子比特的问题，提出利用振幅阻尼结合有噪与无噪量子比特的电路，实现杂质模型动力学模拟，兼具减量子比特、长时模拟、无需基态制备的优势，可适配部分量子纠错框架。
2025-07-31 cond-mat.str-el quant-ph
Adiabatic state preparation study of methylene
量子计算机吸引了很多关注，因为它们承诺在解决某些类型的问题方面优于经典计算机。其中一个在量子化学中有实际应用的方法是模拟复杂的量子系统。有效的量子模拟算法的一个基本组成部分是具有足够高保真度的精确波函数的初始猜测。如[Aspuru-Guzik等人，Science 309，1704（2005）]，原则上可以通过绝热态制备方法制备精确的基态。在这里，我们应用这种方法来制备最低的躺在多参考单重电子态的亚甲基和数值研究在不同的分子几何形状制备此状态。然后，我们提出修改，导致加快准备过程。最后，我们分解的最小绝热态制备采用直接映射的两个量子比特的相互作用。
2014-04-17 quant-ph
Mixed-Dimensional Qudit State Preparation Using Edge-Weighted Decision Diagrams
本文研究混合维度 qudit 系统的量子态制备，提出基于边加权决策图的自动电路构造与近似方法，在精度、内存和操作数之间实现可控权衡，并集成于 MQT Qudits 工具包中。
2024-06-05 quant-ph
Preparation of the single-spinon wave function on a quantum computer
Galicia Supercomputing Center (CESGA)（加利西亚超级计算中心）；International Iberian Nanotechnology Laboratory (INL)（伊比利亚纳米技术国际实验室）
该研究解决量子计算机上制备单自旋子波函数的问题，采用Kulka等人的近似方案并扩展至Haldane-Shastry模型，通过三种策略计算单自旋子能量并在模拟中测试。
2026-09-02 cond-mat.str-el quant-ph
Conditional preparation of a non-classical state in the continuous variable regime: theoretical study
我们研究了完全在连续变量条件下进行的条件制备过程所产生的光的量子态的特性。它依赖于对阈值以上非简并OPO发射的量子强度相关明亮孪生光束的条件测量。解析表达式以及计算机模拟的选择状态的属性和制备效率的开发，并表明，亚泊松态可以通过这种技术产生。投影到一个给定的触发值进行了研究，然后扩展到一个有限的频带。连续变量制度提供了独特的可能性，以显着提高制备效率，通过选择多个选择带，从而产生大量的亚泊松并行状态。
2003-11-30 quant-ph
Preparation of excited states for nuclear dynamics on a quantum computer
我们研究了在量子计算机上制备激发态的两种不同方法，这是在线性响应理论中研究动力学的关键初始步骤。第一种方法使用短时间的酉演化$T=\mathcal{O}(\sqrt{1-F})$来近似具有保真度$F$和成功概率$P\approx1-F$的激励算子$\hat{O}$的作用。第二种方法使用酉线性组合（LCU）算法概率地应用激励算子。我们在模拟和真实的量子设备上对这些技术进行基准测试，使用热中子质子捕获的玩具模型。尽管其较大的内存占用，基于LCU的方法是有效的，即使在当前一代的噪声设备，可以实现在一个较低的门成本比一个天真的分析会建议。这些发现表明，旨在实现容错量子器件的良好渐近缩放的量子技术也可能在具有有限连接性和门保真度的器件上提供实际好处。
2021-01-08 nucl-th quant-ph
Symmetry-Adapted State Preparation for Quantum Chemistry on Fault-Tolerant Quantum Computers
Graduate School of Engineering Science, The University of Osaka（大阪大学工学研究科）；Center for Quantum Information and Quantum Biology, The University of Osaka（大阪大学量子信息与量子生物学中心）
本文提出利用对称适应投影器提升容错量子计算中量子化学状态制备的效率，通过降低T门数量和提升QPE成功率实现显著资源节约。
2026-01-13 quant-ph
Quantum computation with the eigenstate thermalization hypothesis instead of wavefunction preparation
University of Victoria（维多利亚大学）
提出利用量子电路在时间演化下的热化能力来求解线性代数问题，通过本征态热化假说和完全遍历性产生本征态的等概率叠加，结合量子相位估计实现输入算符函数的计算，从而在多项式对数时间内避免复杂的波函数制备。
2026-10-08 quant-ph
State preparation of AGP on a quantum computer without number projection
本文提出一种在量子计算机上确定性、多项式代价制备 AGP/ESP 态的算法，无需粒子数对称性破缺与恢复，并揭示其可由解纠缠幺正配对耦合簇与 Jastrow 层实现。
2023-04-10 cond-mat.str-el physics.chem-ph quant-ph
Optimal State Preparation for Logical Arrays on Zoned Neutral Atom Quantum Computers
本研究利用 SMT 求解器为分区中性原子架构生成了逻辑阵列状态制备的最小调度，实验证明主动利用区域屏蔽闲置量子位能显著提高保真度。
2025-02-03 cs.ET quant-ph
Shallow quantum circuits for efficient preparation of Slater determinants and correlated states on a quantum computer
本文借鉴量子机器学习的数据加载电路，提出以 $\mathcal{O}(d\log_2^2N)$ 双量子比特门深度制备 Slater 行列式和关联费米子态的可扩展浅层方案。
2023-07-26 physics.chem-ph quant-ph
Preparing general mixed quantum states on quantum computers
Federal University of Santa Maria（圣玛丽亚联邦大学）
该研究针对量子态制备需求，提出模块化算法，可在量子计算机上制备通用d维混合量子态，并通过多类量子态的测试验证了算法有效性。
2026-08-10 quant-ph
Quantum statistical effect induced through conditioned post-processing procedures with unitary $t$-designs
本文提出一种由随机制备、测量及条件后处理显现的少体量子现象，给出两种现有量子计算机实现协议，并通过模拟确认约三万次三量子比特实验即可演示。
2023-05-10 quant-ph
Non-unitary Coupled Cluster Enabled by Mid-circuit Measurements on Quantum Computers
本文提出在量子电路中利用mid-circuit measurements实现非幺正耦合簇态制备，并在小型化学系统上验证其准确性，相较VQE-UCCSD平均减少28%的CNOT门和57%的T门。
2024-06-28 quant-ph
A fault-tolerant one-way quantum computer
我们描述了一个容错的单向量子计算机的团簇状态在三维空间。所提出的方案使用的拓扑错误校正的方法，从集群状态和表面码之间的链接。误差阈值为1.4%的本地去极化误差和0.11%的误差模型中的准备，门，存储和测量误差的每个源。
2005-10-17 quant-ph
Simulating noisy quantum channels via quantum state preparation algorithms
针对现有量子信道模拟算法需求解复杂非线性方程组的局限，提出基于量子态制备算法的通用d能级量子系统信道模拟方案，在多场景验证并通过IBM量子计算机实现。
2023-05-02 quant-ph
Quantum State Preparation of Normal Distributions using Matrix Product States
本文结合矩阵乘积态表示与量子态初始化技术，在囚禁离子量子计算机上实现了最多20个量子比特的正态分布量子态制备，并深入分析了误差源，为可扩展分布加载提供了研究基础。
2024-02-16 quant-ph
Toward Quantum Simulations of $\mathbb{Z}_2$ Gauge Theory Without State Preparation
在量子计算机上制备强耦合粒子态需要大量资源。在这项工作中，我们展示了如何经典采样与投影算子耦合，可以用来计算闵可夫斯基矩阵元素，而无需明确准备这些状态的量子计算机。我们用量子模拟器证明了小格点上2+ 1 d $\mathbb{Z}_2$格点规范理论的这一点。
2020-12-03 hep-lat hep-ph hep-th
On Non Efficiency of Quantum Computer
先前提出的海森堡型关系$ E_c t_c >> \hbar {\cal C}$的量子计算机所使用的能量，总的计算时间和逻辑（“经典”）的复杂性的问题进行了验证以下的例子量子计算：准备的输入状态，两个哈密顿版本的格罗弗算法，一个模型的“量子电话簿”，一个量子光学设备因式分解数字和肖尔算法。
2000-06-19 quant-ph
Deep reinforcement learning for universal quantum state preparation via dynamic pulse control
精确高效地制备量子态是构建量子计算机的核心问题。在本文中，我们研究了如何借助深度强化学习从半导体双量子点中的任意初始态制备特定的单或双量子比特目标态。我们的方法是基于在众多的准备任务的网络的训练。结果表明，一旦网络训练好，它适用于连续希尔伯特空间中的任何初始状态。因此，避免了对新的准备任务的重复训练。与传统的基于梯度的优化方法相比，该方法在离散控制空间中具有更高的设计效率和制备质量。此外，我们发现，我们的计划设计的控制轨迹是强大的静态和动态的波动，如电荷和核噪声。
2021-08-04 quant-ph
Ground State Energy via Adiabatic Evolution and Phase Measurement for a Molecular Hamiltonian on an Ion-Trap Quantum Computer
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学）；Quantinuum；Max Planck Institute for the Science of Light（马克斯·普朗克光科学研究所）
本文通过绝热态制备和噪声鲁棒的迭代量子相位估算方法，研究了离子阱量子计算机在H3+分子六量子位编码中的基态能量测量，改进了经典Hartree-Fock能量并揭示了漏泄误差对化学精度的主要影响。
2025-12-22 quant-ph
Solid-State Nuclear Spin Quantum Computer Based on Magnetic Resonance Force Microscopy
提出了一种基于磁共振力显微镜的核自旋量子计算机。结果表明，MRFM单电子自旋测量提供了三个基本要求的量子计算在固体中：（a）准备的基态，（b）一个和两个量子比特的量子逻辑门，（c）的最终状态的测量。拟议中的量子计算机可以在高达1K的温度下运行。
1999-09-09 quant-ph
Quantum State Preparation via Schmidt Spectrum Optimisation
The University of Western Australia（西澳大学）；University of Cambridge（剑桥大学）
提出施密特谱优化算法，通过逐层优化双量子比特门解纠缠矩阵乘积态，并反转序列构建制备电路，在随机MPS和局部哈密顿量基态近似中优于先前方法。
2026-06-01 quant-ph
Density functionals and Kohn-Sham potentials with minimal wavefunction preparations on a quantum computer
量子计算机的潜在应用之一是解决量子化学系统。众所周知，经典地获得稍微精确的解的最快方法之一是使用密度泛函理论的近似。我们展示了一种从足够强大的量子计算机中获得精确泛函作为机器学习模型的一般方法。仅使用量子计算机上解决方案的当前可行性的现有假设。包括量子相位估计、量子幅度估计和量子梯度方法的几种已知算法用于训练机器学习模型。这种算法组合的一个优点是量子波函数不需要在每一步都完全重新准备，从而降低了相当大的前置因子。利用量子计算机上的基态算法的解决方案的假设，我们证明，找到科恩-沙姆势不一定比基态密度更困难。一旦构造，经典用户可以使用所得到的机器学习泛函自洽地求解系统的基态，只要机器学习近似对于输入系统足够准确。它还演示了如何经典的用户可以访问常用的时间和温度依赖的近似从基态模型。对算法的微小修改可以学习其他类型的函数理论，包括精确的时间和温度依赖性。其他几种算法-包括量子机器学习-在这个问题的一般情况下被证明是不切实际的。
2020-11-17 cond-mat.other quant-ph
