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高效学习长程和等变量量子系统
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员扩展了学习量子哈密顿量和可观测量的方法，以适用于分子和原子系统中的长程相互作用。他们证明了对于系统维度的两倍以上的幂次衰减相互作用，可以实现与量子比特数量对数刻度相同的高效率。此外，他们还提出了一种学习算法，可以在具有周期性边界条件的系统中降低样本复杂度。通过实践表明，这种方法在模拟具有最多128个量子比特的系统时具有高效的刻度。最后，他们提供了全局可观测量期望值的浓度分析，提高了预测准确性。
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关键要点
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研究人员扩展了学习量子哈密顿量和可观测量的方法，适用于分子和原子系统中的长程相互作用。
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对于系统维度的两倍以上的幂次衰减相互作用，可以实现与量子比特数量对数刻度相同的高效率。
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提出了一种学习算法，可以在具有周期性边界条件的系统中降低样本复杂度。
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实践表明，该方法在模拟最多128个量子比特的系统时具有高效的刻度。
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提供了全局可观测量期望值的浓度分析，提高了预测准确性。
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