高效学习长程和等变量量子系统

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。